最優(yōu)化計(jì)算智慧樹知到期末考試答案章節(jié)答案2024年華南理工大學(xué)

最優(yōu)化計(jì)算智慧樹知到期末考試答案+章節(jié)答案2024年華南理工大學(xué)可行方向要與積極約束函數(shù)的梯度成銳角。（）

答案:對梯度類算法可以求解非光滑問題。（）

答案:錯(cuò)凸二次規(guī)劃問題的KKT點(diǎn)一定是最優(yōu)解。（）

答案:對擬牛頓法可以選取任意點(diǎn)為初始點(diǎn)。（）

答案:對變量輪換法又叫（），是一種最簡單的直接搜索方法。

答案:坐標(biāo)輪換法###交替方向法以下關(guān)于有效集方法說法正確的是（）。

答案:實(shí)際計(jì)算中，需要用類似于線性規(guī)劃求初始基本可行點(diǎn)的方法構(gòu)造輔助問題，得到初始可行點(diǎn)。###若二次規(guī)劃是嚴(yán)格凸的，且是非退化的，則有效集法經(jīng)有限步運(yùn)算，可求出二次規(guī)劃的最優(yōu)解。###如果等式約束二次規(guī)劃的解不是要求解的含不等式約束二次規(guī)劃問題的可行解，則需要增加約束，重新求解等式約束問題。

答案:[2.5,6]

答案:1

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答案:原始可行性下降很快，對偶可行性下降很慢下列函數(shù)中是嚴(yán)格凸函數(shù)的為（）。

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答案:擬牛頓法的收斂速度和梯度法相比（）。

答案:快

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答案:非空緊集

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答案:拉格朗日法是指（）。

答案:求解等式約束極值條件時(shí)，將等式約束問題轉(zhuǎn)化為無約束問題的方法。

答案:0.236求解等式約束二次規(guī)劃問題時(shí)，將等式約束問題轉(zhuǎn)化為無約束問題的方法是（）.

答案:消元法

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答案:關(guān)于交替方向乘子法說法正確的是（）。

答案:ADMM使用時(shí)不要求目標(biāo)函數(shù)強(qiáng)凸

答案:是

答案:最優(yōu)化問題通常可以表示為（）形式的問題。

答案:數(shù)學(xué)規(guī)劃

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答案:工程設(shè)計(jì)中最優(yōu)化問題的一般提法是要選擇一組（），在滿足一系列有關(guān)的（）下，使（）達(dá)到最優(yōu)值。（）

答案:變量約束目標(biāo)

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答案:1.0023對于模式搜索法中的軸向搜索，說法正確的是（）

答案:探測目標(biāo)函數(shù)的下降方向

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答案:{1，2}

答案:梯度方向是函數(shù)值（）的方向。

答案:增加最快直接消去法的缺點(diǎn)是（）

答案:數(shù)值不穩(wěn)定

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答案:半正定

答案:如果等式約束二次規(guī)劃的解不是要求解的含不等式約束二次規(guī)劃問題的可行解，則需要（）

答案:增加約束，重新求解等式約束問題。

答案:

答案:全局極小點(diǎn)

答案:交替方向乘子法的基本思路是對（）中的變量交替極小化。

答案:增廣拉格朗日函數(shù)（多選）外點(diǎn)法適用于（）的問題

答案:同時(shí)含有等式和不等式約束###只含有等式約束###只含有不等式約束內(nèi)點(diǎn)法的收斂準(zhǔn)則一般不采用以下哪個(gè)（）

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答案:1

答案:關(guān)于交替方向乘子法說法正確的是（）

答案:可以求解非光滑問題

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答案:等式約束對所有可行點(diǎn)來說都是起作用約束。（）

答案:正確

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答案:3

答案:無論是外部罰函數(shù)法還是內(nèi)部罰函數(shù)法都只需要求解一個(gè)無約束優(yōu)化問題。（）

答案:錯(cuò)誤

答案:罰函數(shù)法可以分為（）

答案:混合法###內(nèi)點(diǎn)法###外點(diǎn)法不起作用約束是無效約束。（）

答案:錯(cuò)誤

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答案:以下無約束優(yōu)化方法中，（）在構(gòu)成搜索方向時(shí)沒有使用到目標(biāo)函數(shù)的一階或二階導(dǎo)數(shù)。

答案:坐標(biāo)輪換法

答案:(7.875,5.9375)

答案:0.8165

答案:1.002

答案:在使用黃金分割法迭代運(yùn)算時(shí)，迭代區(qū)間不斷縮小，其區(qū)間縮小率在迭代過程中（）

答案:不變

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答案:[0,2]拋物線逼近法必須先求出滿足“兩頭大、中間小”的三個(gè)初始點(diǎn)。（）

答案:正確拋物線逼近法不需要迭代過程。（）

答案:錯(cuò)誤

答案:[1.5,3.5]

答案:錯(cuò)誤

答案:(-2,4)

答案:

答案:正確在定義域內(nèi)部可微函數(shù)的平穩(wěn)點(diǎn)一定為極值點(diǎn)，