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机械优化设计中的复合型法

                          常用优化方法 ——复合形法   惩罚函数法 
                          ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ 
                                                                               
一、初始数据
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   设计变量个数     N = 6
  -----------------------------------------------------------------------------
   不等式约束个数  KG = 4       复合形顶点个数      K = 7
  -----------------------------------------------------------------------------
   收敛精度       EPS = 1E-8
  -----------------------------------------------------------------------------
   设计变量初始点 X0:
			X[1]=1
			X[2]=1
			X[3]=1
			X[4]=3
			X[5]=1
			X[6]=5
  -----------------------------------------------------------------------------
   设计变量下界 BL:
			BL[1]=1.10327592586571
			BL[2]=0
			BL[3]=0
			BL[4]=2
			BL[5]=0
			BL[6]=4
  -----------------------------------------------------------------------------
   设计变量上界 BU:
			BU[1]=1.10327592586571
			BU[2]=2
			BU[3]=2
			BU[4]=4
			BU[5]=2
			BU[6]=8
  -----------------------------------------------------------------------------
   初始点目标函数值 F(X0)= 20
  -----------------------------------------------------------------------------
   初始点处的不等约束函数值 G(X0):
				GX[1]= -2.000000E+00
				GX[2]= 0.000000E+00
				GX[3]= -3.000000E+00
				GX[4]= -1.000000E+00
-------------------------------------------------------------------------------
                                                              
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]= 1.000000E+00
			X[2]= 1.000000E+00
			X[3]= 1.000000E+00
			X[4]= 3.000000E+00
			X[5]= 1.000000E+00
			X[6]= 5.000000E+00
  -----------------------------------------------------------------------------
   目标函数值 F(X)= 20
  -----------------------------------------------------------------------------
                                                                               
三、优化结果__数据
===============================================================================
   复合形迭代次数   ITE = 1     目标函数计算次数     IFX = 11
  -----------------------------------------------------------------------------
   设计变量最优点 X*:
			X[1]= 1.000000E+00
			X[2]= 1.000000E+00
			X[3]= 1.000000E+00
			X[4]= 3.000000E+00
			X[5]= 1.000000E+00
			X[6]= 5.000000E+00
  -----------------------------------------------------------------------------
   最优值 F(X*)= 20
  -----------------------------------------------------------------------------
   最优点处的不等约束函数值 G(X*):
				GX[1]= -2.000000E+00
				GX[2]= 0.000000E+00
				GX[3]= -3.000000E+00
				GX[4]= -1.000000E+00
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