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常用优化方法 ——复合形法 惩罚函数法
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一、初始数据
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设计变量个数 N = 2
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不等式约束个数 KG = 5 复合形顶点个数 K = 3
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收敛精度 EPS = 1E-9
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设计变量初始点 X0:
X[1]=1
X[2]=1
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设计变量下界 BL:
BL[1]=0
BL[2]=0
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设计变量上界 BU:
BU[1]=6
BU[2]=8
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初始点目标函数值 F(X0)= 47
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初始点处的不等约束函数值 G(X0):
GX[1]= -1.000000E+00
GX[2]= -1.000000E+00
GX[3]= -5.000000E+00
GX[4]= -7.000000E+00
GX[5]= -9.000000E+00
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二、计算过程__数据
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设计变量迭代点 X: 复合形迭代次数 ITE = 1
X[1]= 4.289308E+00
X[2]= 4.595386E+00
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目标函数值 F(X)= 18.5300862761282
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设计变量迭代点 X: 复合形迭代次数 ITE = 10
X[1]= 5.994799E+00
X[2]= 4.931228E+00
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目标函数值 F(X)= 11.0200024131368
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设计变量迭代点 X: 复合形迭代次数 ITE = 20
X[1]= 5.999978E+00
X[2]= 4.997902E+00
-----------------------------------------------------------------------------
目标函数值 F(X)= 11.0000712817322
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设计变量迭代点 X: 复合形迭代次数 ITE = 30
X[1]= 6.000000E+00
X[2]= 4.998021E+00
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目标函数值 F(X)= 11.0000040504114
-----------------------------------------------------------------------------
设计变量迭代点 X: 复合形迭代次数 ITE = 40
X[1]= 6.000000E+00
X[2]= 4.999592E+00
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目标函数值 F(X)= 11.0000004914109
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设计变量迭代点 X: 复合形迭代次数 ITE = 50
X[1]= 6.000000E+00
X[2]= 4.999813E+00
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目标函数值 F(X)= 11.0000001242239
-----------------------------------------------------------------------------
设计变量迭代点 X: 复合形迭代次数 ITE = 60
X[1]= 6.000000E+00
X[2]= 4.999970E+00
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目标函数值 F(X)= 11.0000000022258
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三、优化结果__数据
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复合形迭代次数 ITE = 62 目标函数计算次数 IFX = 131
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设计变量最优点 X*:
X[1]= 6.000000E+00
X[2]= 4.999972E+00
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最优值 F(X*)= 11.0000000013114
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最优点处的不等约束函数值 G(X*):
GX[1]= -6.000000E+00
GX[2]= -4.999972E+00
GX[3]= -1.743796E-10
GX[4]= -3.000028E+00
GX[5]= -2.807652E-05
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