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📁 机械优化设计中的复合型法
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                          常用优化方法 ——复合形法   惩罚函数法 
                          ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ 
                                                                               
一、初始数据
===============================================================================
   设计变量个数     N = 2
  -----------------------------------------------------------------------------
   不等式约束个数  KG = 5       复合形顶点个数      K = 3
  -----------------------------------------------------------------------------
   收敛精度       EPS = 1E-9
  -----------------------------------------------------------------------------
   设计变量初始点 X0:
			X[1]=1
			X[2]=1
  -----------------------------------------------------------------------------
   设计变量下界 BL:
			BL[1]=0
			BL[2]=0
  -----------------------------------------------------------------------------
   设计变量上界 BU:
			BU[1]=6
			BU[2]=8
  -----------------------------------------------------------------------------
   初始点目标函数值 F(X0)= 47
  -----------------------------------------------------------------------------
   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
-------------------------------------------------------------------------------
                                                              
二、计算过程__数据
===============================================================================
   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
  -----------------------------------------------------------------------------
   目标函数值 F(X)= 18.5300862761282
  -----------------------------------------------------------------------------
   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
  -----------------------------------------------------------------------------
   目标函数值 F(X)= 11.0200024131368
  -----------------------------------------------------------------------------
   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
  -----------------------------------------------------------------------------
   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
  -----------------------------------------------------------------------------
   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
  -----------------------------------------------------------------------------
   目标函数值 F(X)= 11.0000004914109
  -----------------------------------------------------------------------------
   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
  -----------------------------------------------------------------------------
   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
  -----------------------------------------------------------------------------
   目标函数值 F(X)= 11.0000000022258
  -----------------------------------------------------------------------------
                                                                               
三、优化结果__数据
===============================================================================
   复合形迭代次数   ITE = 62     目标函数计算次数     IFX = 131
  -----------------------------------------------------------------------------
   设计变量最优点 X*:
			X[1]= 6.000000E+00
			X[2]= 4.999972E+00
  -----------------------------------------------------------------------------
   最优值 F(X*)= 11.0000000013114
  -----------------------------------------------------------------------------
   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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