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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 = 2 复合形顶点个数 K = 3
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收敛精度 EPS = 1E-8
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设计变量初始点 X0:
X[1]=-2
X[2]=2
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设计变量下界 BL:
BL[1]=0
BL[2]=0
-----------------------------------------------------------------------------
设计变量上界 BU:
BU[1]=3
BU[2]=3
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初始点目标函数值 F(X0)= 6
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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
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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]= -8.266767E-01
X[2]= 1.736245E+00
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目标函数值 F(X)= 2.41963982237599
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设计变量迭代点 X: 复合形迭代次数 ITE = 10
X[1]= 8.773275E-01
X[2]= -1.198718E+00
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目标函数值 F(X)= -0.429014541841485
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设计变量迭代点 X: 复合形迭代次数 ITE = 20
X[1]= 6.902871E-02
X[2]= -2.984672E+00
-----------------------------------------------------------------------------
目标函数值 F(X)= -2.97990662488539
-----------------------------------------------------------------------------
设计变量迭代点 X: 复合形迭代次数 ITE = 30
X[1]= -1.213063E-02
X[2]= -2.998981E+00
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目标函数值 F(X)= -2.99883358729826
-----------------------------------------------------------------------------
设计变量迭代点 X: 复合形迭代次数 ITE = 40
X[1]= -6.964258E-04
X[2]= -2.999998E+00
-----------------------------------------------------------------------------
目标函数值 F(X)= -2.99999752573866
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设计变量迭代点 X: 复合形迭代次数 ITE = 50
X[1]= 1.272819E-04
X[2]= -3.000000E+00
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目标函数值 F(X)= -2.99999996914542
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三、优化结果__数据
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复合形迭代次数 ITE = 54 目标函数计算次数 IFX = 120
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设计变量最优点 X*:
X[1]= -3.339274E-05
X[2]= -3.000000E+00
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最优值 F(X*)= -2.99999999844627
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最优点处的不等约束函数值 G(X*):
GX[1]= -1.516825E-09
GX[2]= -4.000033E+00
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