機械優化設計方法總結
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北京航空航天大學研究生課程考核記錄
優化算法的總結
一、總結優化設計算法（一維，多維無約束，多維有約束）的特點、使用條件及選擇方法的原則。
1.1 一維搜索方法
1.1.1 黃金分割法
特點：簡單，有效，成熟的一維直接搜索方法，應用廣泛。可以把區間縮小的任意長度。
使用條件：適用于[a,b]區間上
使用原則：黃金分割點的內分點選取必須遵循每次區間縮短都取相等區間縮短率的原則。
1.2.2二次插值法
特點：收斂速度較黃金分割法快，可靠性不如黃金分割法，初始點的選擇影響收斂效果。不可能一次就達到函數的最優解，必須重復多次，向最優值逐漸逼近。
原則：首先要選擇一個初始步長，用外推法確定極值點存在的區間，然后用二次差值法求極值點的近似值。
1.2無約束多維優化方法
1.2.1 最速下降法
特點：1）最速下降法是求解無約束多元函數極值問題的古老算法之一；2）最速下降法理論明確，方法簡單，概念清楚，每迭代一次除需進行一維搜索外，只需計算函數的一階偏導數，計算量小；3）對初始點的要求較低，初始迭代效果較好，前后兩步迭代的搜索方向相互正交，...
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