最优化计算方法答案

① 解决经济分析的最优化问题的基本步骤是什么

从数学角度看,最优化问题可以分为无约束最优化和约束最优化。所谓无约束最优化问题是比较简单的微分问题,可用微分求解。
管理决策问题往往也就是最优化问题,而比较常用和方便的方法就是边际分析法。
所谓“无约束”,即产品产量、资源投入量、价格和广告费的支出等都不受限制。在这种情况下,最优化的原则是:边际收入等于边际成本,也就是边际利润为零时,利润最大,此时的业务量为最优业务量。管理决策中的诸多最优化问题,比如投入要素之间如何组合才能使成本最低;企业的产量多大,才能实现利润最大,当因变量为自变量的连续函数时,经济学与数学意义是统一的,可用边际分析法解决;而在处理离散数列的最优化问题时则可以用统计的方法先将离散数列拟合成连续函数,求得最优点,然后在原离散数列中找到离拟合曲线最优点最近的前后两点,比较其值及其投入量,既而求得最优点。
有约束条件的最优化包括一个或几个货币、时间、生产能力或其他方面的限制,当存在不等式约束条件时,可以采用线性规划。大多数情况下,管理者知道某些约束是连在一起的,即它们是同样的约束条件,可以采用拉格朗日乘数法解决这些问题。
从数学上比较一般的观点来看,所谓最优化问题可以概括为一种数学模型:结合一个函数F(x)以及自变量应满足一定的条件,求X 为怎样的值时,F(x)取得其最大值或最小值。通常,称F(x)为目标函数,X 应满足的条件为约束条件。求目标函数F(x)
在约束条件X 下的最大值或最小值问题,就是一般最优问题的数学模型,可以用数学符号简洁地表示为MinF(x)或MaxF(x)。解决最优化问题地关键步骤是如何把实际问题,抽象成数学模型,也就是构造出目标函数与约束条件,一旦这一步完成,对于简单问题,可借助图形或微积分来解决,遇到比较复杂地课题,可利用现有地数学软件或最优化软件,比如Matlab,Mathematica,Lindo,Lingo 等来计算。下面举例说明如何计算有约束条件地最优化问题。
例设某种产品的产量是劳动力x和原料y(t)的函数,f(x),y=60X 3y 2,假定每单位劳动力费用100元,每单位原料费用200元,现有2万元资金用于生产,为了得到最多的产品,应如何安排劳动力和原料。
解:依题意,可归结为求函数f(x,y)=60x 3y 2在约束条件100x+200y=20000下的最大值,故可用拉格朗日乘数法求解。

② 跪求解答最优化方法问题，判定是否为凸规划 max f(x)=x1+x2 sit :x1*x1+x2*x2<=9 ,x2>=0.急求解题过程

是凸优化问题，
上述问题等价于minimum -x1-x2 ；st ：x1*x1+x2*x2<=9 ，-x2<=0，三者全部都是凸函数。
如果只想求得答案，直接画图即可。如果想用凸优化的方法，由于原问题满足强对偶性，求对偶问题就可解得，也可以用KKT条件求解。

③ 4.48÷0.25x0.4用最优化的方法计算。

4.48÷0.25×0.4
=（448/100）÷1/4×2/5
=112/25×4×2/5
=896/125

④ 3.2x5.8+69x0.58-0.58用用最优化的方法计算。

3.2x5.8+69x0.58-0.58
解：最优化的方法
=3.2x5.8+6.9x5.8-5.8x0.1
=5.8x(3.2+6.9-0.1) 乘法分配律
=5.8x10
=58
祝学习进步。

⑤ 最优化方法的问题求解

分太高，吓跑人！
我就有过这样的经历………………

⑥ 一道最优化模型的计算题 高分求详细解答11

f(x)=(80000-x*5000)*(1.5+x),求最大值。
用极限求值的方法，不难。

⑦ 本人诚心求天津大学解可新主编的《最优化方法》2004版课后习题的答案

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⑧ 一道最优化模型的计算题 高分求详细解答

-------楼主看这里哦，不是复制粘贴的哦 ----------------

1。假如不考虑成本的话，周利润为：
设价格提高x美元:
总利润
F(x)
=(80000-x*5000/0.1)(1.5+x)
=-50000x^2+5000x+120000

这是一个 开口向下 拥有极大值 的 二次函数
最大值出现在
x=-b/2a=0.05

也就是说，如果价格提高0.05美元（5美分），则利润最大。

2。将每提升10美分损失用户数量设为n
总利润
F(x,n)
=(80000-x*n/0.1)(1.5+x)
=-10nx^2+(80000-15n)x+120000

最优订阅价格
P(n)
=1.5+(-b/2a)
=1.5+(4000/n-0.75)
=0.75+4000/n

P(3000)=0.75+1.33=2.08
P(4000)=0.75+1.00=1.75
P(5000)=0.75+0.80=1.55
P(6000)=0.75+0.67=1.42
P(7000)=0.75+0.57=1.32

3。我可能不是你们专业的，我不清楚 这个灵敏性是怎么定义的，我很想知道这个定义式是什么。但是就我个人的思考而言，我觉得直接用P(n)的一阶导就可以表达类似的灵敏度。

P'(n)=-4000/n方

在n=5000处，导数值为
P'(5000)=-0.16*10^(-3)

4。
分两种情况来看：

[1]如果能确定每提高10美分损失的订户数量是5000，那么就应该提高价格。价格由现在的1.5提高到1.55，这样获得的总利润增加了。

[2]如果不能确定一定是5000的话，建议还是不要更改价格。
原因为：
（1）即使是5000，那么在1.55价格下比1.50价格下的总利润提升得很少，只提升了大约1%。
（2）从P’(5000)中，我们可以看出来，如果n增加1000左右，则最优价格要降低0.16。实际上我们只提升了0.05。说明这个n的变化对最优价格的影响还是很大的。所以在不能确定n一定是5000的情况下，不要盲目的更改价格，可能适得其反造成总利润下降。

⑨ 最优化选择法数学原理

2.2.1 目标函数

设观测异常以ΔZ_k表示，k为观测点序号，k=1，2，…，m，m为观测点数。

设所选用的地质体模型的理论异常以 Z 表示，Z 是模型体参量和观测点坐标的函数，即

Z=f（x_k，y_k，z_k，b₁，b₂，…，b_n）

式中：x_k，y_k，z_k为观测点的坐标；b₁，b₂，…，b_n为模型体的参量，如空间位置、产状、物性等，参量的个数为n。

模型体的初始参量用

，

，

，…，

表示。

理论曲线与实测曲线之间的符合程度，是以各测点上理论异常与实测异常之差的平方和（即偏差平方和）来衡量的，用φ表示，即

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目的在于求得一组关于模型体参量的修改量δ₁，δ₂，…，δ_n，来修改模型体给定的初值参量，即

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于是求出关于模型体参量的一组新值，而由这组新参量形成的模型体的理论异常与实测异常之间的偏差平方和将取极小，即是

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代入式（2.2.1）中将使φ值获得极小，这时b_i即为我们的解释结果，这称为最小二乘意义下的最优化选择法。

我们称φ为目标函数，用它来衡量理论曲线与实测曲线的符合程度。最优化方法的关键在于求取使φ值获得极小参量的改正值δ_i，而f通常是b_i的非线性函数，因而该问题归结为非线性函数极小的问题。

2.2.2 求非线性函数极小的迭代过程

从上已知f为b_i的非线性函数，那么要求它与实测值之间的偏差平方和φ为极小的问题就称为非线性极小问题，或称为非线性参数的估计问题。如果是线性问题，参数估计比较简单，通常进行一次计算即可求出参数的真值，而对非线性问题，参数估计却要复杂得多，为了求解，通常将函数在参数初值邻域内展成线性（忽略高次项），即所谓的线性化，然后再求得改正量δ_i（i=1，2，…，n），由于这是一种近似方法，因而不可能使φ一次达到极小，而需要一个迭代过程，通过反复计算而逐步逼近函数φ的极小值。

图2.1 不同埋深时的重力异常

为了说明这个求极小的迭代过程，可以举一个单参量的例子，即假如我们要确定引起重力异常Δg_k的场源地质体的深度，假设场源为一个已知体积和密度的球体模型，如图2.1所示，那么φ就是球心埋深z的函数，如果球心埋深的真值为h，我们首先取初值为z^（0），这时函数

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式中：Δg_k为实测异常；g（z）是球心埋深为z的理论重力异常；φ随z的变化情况示于图2.2 中，要求使φ获极小的z，即要求使

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的根。由于z^（0）和φ（z^（0））不能一次求出φ的极小来，通常采用迭代的办法，如图2.3所示，例如用牛顿切线法迭代求根，根据下式

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得到一个更近似于根的值z^（1），但不等于h，因此需进一步再用上式，将z^（1）作为新的初值z^（0），可得到新的z^（1）更接近于h，如此反复下去可以使z值无限接近于h，当满足精度要求时，我们认为它近似等于h了，停止迭代，这时的z^（1）就作为h值。

图2.2 函数φ（z）随z变化示意图

图2.3 用牛顿切线法求φ′（z）=0的根示意图

2.2.3 单参量非线性函数的极小问题

单参量不仅是讨论多参量的基础，而且往往在求多参量极小时要直接用到单参量极小的方法，因此有必要作一介绍。

求单参量极小的方法很多，上面用到的牛顿切线法就是其中之一，在此我们介绍一种用得较多的函数拟合法，以及精度较高的DSC-Powell方法。

2.2.3.1 函数拟合法

2.2.3.1.1 二次函数拟合法

A.不计算导数的情况

设取三个参量值x₁、x₂、x₃，它们对应的φ 值就应为φ₁、φ₂、φ₃，过三个点（x₁，φ₁；x₂，φ₂；x₃，φ₃）作二次抛物线，应有下式

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联立φ₁、φ₂、φ₃的方程式，即可得出系数A、B、C来。

当A＞0时，应有极小点存在，我们设极小点为d，那么根据极小的必要条件有

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将A、B的表达式代入即得

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当x₁、x₂、x₃为等距的三点时，上式可简化为

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B.计算导数的情况

设已知两个点的参量值x₁和x₂对应的函数值φ₁、φ₂，并已求得x₁点的一阶导数值φ′（x₁），可用下列方法求极小点d：

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联立φ₁、φ₂、φ′（x₁）三个方程即可得A、B、C，代入极小点的表达式即可求得极小点。

为了简化起见，不妨设x₁为坐标原点（即x₁=0），设x₂=1，于是上面各式简化成：

φ′（x₁）=B

φ₁=C

φ₂=A+B+C

A=φ₂-φ′（x₁）-φ₁

则

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2.2.3.1.2 三次函数拟合法

取两个点的参量值x₁和x₂，及相应的φ₁和φ₂值，并已得到该两点的一阶导数值φ′（x₁）和φ′（x₂），我们选用一个三次多项式

φ=Ax³+Bx²+Cx+D

代入上面给出的4个条件，同样，为了简化起见，不妨设x₁为坐标原点（即x₁=0），设x₂=1，则有

φ₁=D

φ₂=A+B+C+D

φ′（x₁）=C

φ′（x₂）=3A+2B+C

联立求解，可定出4个系数A、B、C、D，按照求极小的必要条件

φ′=3Ax²+2Bx+C=0

当二阶导数

φ″=6Ax+2B＞0

时有极小存在，极小点d就为

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为了计算方便，令

v=φ′（x₁）

u=φ′（x₂）

S=-3（φ₁-φ₂）=3（A+B+C）

Z=s-u-v=B+C

W²=Z²-vu=B²-3AC

于是极小点d就可用下列形式表示：

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2.2.3.2 DSC-Powell 法

该法为比较细致的单参量探测法，精度比较高，计算工作量较大，大致可分为两部分来完成，其探测（迭代）过程如图2.4所示。

2.2.3.2.1 确定极小值所在的区间

采用的是一种直接探测法，做法可归纳如下。

第一步：给定探测方向x、初值点x₀和初始步长Δx，计算φ（x₀）和φ（x₀+Δx），若φ（x₀+Δx）≤φ（x₀），转向第二步；若φ（x₀+Δx）＞φ（x₀），则取-Δx为步长Δx，转向第二步。

第二步：计算x_k+1=x_k+Δx，计算φ（x_k+1）。

第三步：如果φ（x_k+1）≤φ（x_k），以2Δx为新步长代替Δx，且用k代表k+1，转向第二步。

如果φ（x_k+1）＞φ（x_k），则以x_m表示x_k+1，以x_m-1表示x_k，将上步的x_k作为x_m-2，并计算

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第四步：在4个等距点（x_m-2、x_m-1、x_m+1、x_m）中，去掉四点中离φ（x）最小点最远的那一点，即或是x_m，或是x_m-2，剩下的三点按顺序以x_α、x_b、x_c表示，其中x_b为中点，那么（x_α，x_c）区间即为极小值所在的区间。

2.2.3.2.2 用二次函数拟合法求极小点

将上面已确定的等距的 x_α、x_b、x_c三点及 φ 值，用二次函数拟合法即用公式（2.2.3）求得极小点，令为x^*点。再将x_α、x_b、x_c、x^*四点中舍去φ值最大的点，剩下的点重新令为α、b、c，则又得三点和它们相应的φ值，用公式（2.2.2）求其极小点x^*，如此反复使用公式（2.2.2），逐步缩小极小值的区间，一直到两次求得的极小点位置差小于事先给定的精度为止，x^*点即为极小点。

图2.4 DSC-Powell法示意图

2.2.4 广义最小二乘法（Gauss 法）

重磁反问题中的最优化方法，一般是指多参量的非线性最优估计问题，理论模型异常z=f（

，b₁，b₂，…，b_n）是参数b_i（i=1，2，3，…，n）的非线性函数，其中

=（x，y，z）为测点的坐标。由前已知ΔZ_k（k=1，2，…，m）表示在第k个观测点

上的实测异常，现在要寻求与观测异常相对应的理论模型的参量值b_i（i=1，2，…，n），使理论异常与实测异常的偏差平方和

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为极小。

设b_i的初值为

，则上述问题，即是要求修正量δ_i，使

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代入φ中，使φ获得极小。

高斯提出了首先将f函数线性化的近似迭代方法，即将f在

处按台劳级数展开取其线性项。

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式中

，

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当

和

给出后，

和

均可直接计算出来。将台劳展开式代入式（2.2.6）中，目标函数φ为

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要求

使φ取得极小，根据极小的必要条件

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将上式化为

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写成方程组形式

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式中：

，

（i，j=1，2，…，n）

再写成矩阵形式，有

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即

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其中

A=P^TP

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式中：P称为雅可比（Jacobi）矩阵，是理论模型函数对参量的一阶导数矩阵。A为正定对称矩阵，实际计算时，当实测异常值已给出，模型体的初值

已选定后，A和

即可计算出，求解方程（2.2.7）即可求出

，从而可得

。

上面推导出的方程（2.2.7）是将f线性化所得，因而只有当f为真正的线性函数时，

才是真正的极小点

，即一步到达极小；当f为非线性函数时，台劳式线性化仅为近似式，近似程序视

的大小而定，当|δ_i|较大时，二次以上项忽略的误差就大，反之就小，所以对于非线性函数

不能简单地作为极小点

，一般将

作为新的初值

再重复上述做法，再解方程（2.2.7）又得到新的

，反复迭代下去，直到满足精度要求为止（例如|δ_i|小到允许误差）。

在高斯法应用中常常出现一种困难，即迭代过程不稳定，当

过大时，台劳展开的高次项太大而不能忽略时，就可能发生这样的情况，即用方程（2.2.7）求得的解，得到的参量

所对应的φ值大于

所对应的φ值，那么它将不能稳定地收敛于φ的极小值，即是出现了发散的情况，一般说来当f非线性程度越明显时，越易出现发散的情况。

因此高斯法的一种改进形式如下，即不直接把

作为校正值，而将它作为校正方向，记为

，而在该方向上用单变量求极小的方法寻找在这个方向上的极小点，即寻找一个α，使目标函数φ（

）为极小，取

作为新的初值，再继续迭代（0＜α＜1）。

把这个改进的方法称为广义最小二乘法，它使迭代过程的稳定性有所改善，即使这样当初值取得不好时，也有可能出现不收敛。

2.2.5 最速下降法

从前述已知，我们的目的是要求目标函数的极小，高斯法是利用将f函数线性化，建立一个正规方程（2.2.7）来求取修正量的，最速下降法是另一类型方法，它直接寻找φ函数的下降方向来求取修正量，所以它又称为直接法，而高斯法又称为间接法。

从目标函数φ出发来寻找其下降方向

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始终是大于或等于0，因此它一定有极小存在，我们首先考虑初值点

的一个邻域内，将φ在

处台劳展开取至线性项，有

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希望寻找使Φ下降的方向，即要找新点

，使φ（

）＜φ（

）

即要求φ（

）-φ（

）＞0，

且越大越好，那么可得

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式中

表示φ函数对

的各分量的导数所组成的向量，即梯度向量。

要使上式取极大，有

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上式说明了φ值下降最快的方向

，应该是与梯度方向

相反的方向，即负梯度方向，那么修正量就应在负梯度方向上来求取。下面讨论从

出发，沿负梯度方向上求取极小点的方法，除了用前面介绍过的方法外，在此再介绍一种近似计算方法。

要求从

出发，沿-

方向的极小点，即要求λ使φ

为-

方向上极小点。根据极小必要条件，有

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如果φ为二次函数时，λ可以直接解出，在重磁反问题中φ为非二次函数，且函数形式较复杂，一般无法直接解出λ，而采用近似法，先将φ（

）台劳展开，取至线性项，即

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假设粗略认为φ的极小值为零，则极小点的λ应有

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这个方法计算简单，但误差较大，特别是

远离真正极小点

时，φ值较大，上式的假设不适合，当接近真极小点

附近时，可以采用。但在重磁反问题中，由于实测值Z_k中含有干扰成分，所以即使到了

附近，φ值仍不会为零，因而上述计算λ的方法不能直接采用，可将上述计算的λ作为一个区间估计值，再用其他方法计算［0，λ］之间真正的λ值。

从上所述可将最速下降法叙述如下：从初值

出发，沿着φ（

）的负梯度方向-

（

）寻找极小点

，然后又从

出发，沿着φ（

）的负梯度方向-

（

）寻找极小点

，一直迭代下去，直到找到

为止。

由于这个方法是沿着初值点的最快下降方向，在该方向上如果采用单方向求极小的方法得到该方向上的极小点，那么又称“最优”、“最速”下降法。但需要指出的是，所谓“最速”是就初值点的邻域而言，所谓“最优”是指在初值点的负梯度方向上，所以它的着眼点是就局部而言，就初值点邻域而言，而对整体往往是既非“最优”，又非“最速”，而是一条曲折的弯路，难怪有人称它为“瞎子下山法”，如图2.5所示，当φ的等值面为拉长的椭球时更是如此。但它有一个十分可贵的优点，即在迭代的每一步都保证φ值下降，所以它是稳定收敛的，在φ函数复杂时，计算工作量较大些，对于大型计算机比较适用。

图2.5 最速下降法迭代过程示意图

图2.6 修正量的方向

2.2.6 阻尼最小二乘法（Marguardt）

比较上述两种方法可知，Gauss法修正量的步长大，当φ近于二次函数，可以很快收敛，但当φ为非二次函数，初值又给得不好时，常常引起发散。而最速下降法却能保证稳定的收敛，但修正量的步长小，计算工作量大。当φ的等值面为拉长的椭球时，Gauss法的修正量

和最速下降法的修正量

之间的夹角γ可达80°～90°，如图2.6所示。

对于φ为二次函数的情况下，高斯法的修正量

方向是指向φ的极小点，而最速下降法修正量

的方向是垂直于通过

点的φ函数等值面的切平面。因而当φ为比较复杂的函数时，有可能使

出现发散而失败。

阻尼最小二乘法是在Gauss法和最速下降法之间取某种插值，它力图能以最大步长前进，同时又能紧靠负梯度方向，这样既能保证收敛又能加快速度。它的基本思想是：在迭代过程的每一步，最好尽量使用Gauss法修正量方向

，以使修正步长尽可能地增大，如当这种情况下不能收敛时，再逐步改用接近最速下降的方向

，同时缩小步长，以保证收敛，下面以

表示由阻尼最小二乘法得出的修正量。

实现上述思想只要将方程

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改变为

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就能实现了。式中

为我们所要求的修正量，即称Marguardt修正向量，I为单位矩阵，λ是用来控制修正方向和步长的任意正数，又称阻尼因子，它起到阻止发散的作用，方程（2.2.9）中

显然是λ的函数，即

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通过这一改变后，即原来的正规方程（2.2.7）系数矩阵的主对角线上加一正数，从而使条件数得到了改善。如果原来A是奇异的，而A+λI可成为正定的，设原来A的最大特征值和最小特征值为μ_max和μ_min，则条件数就发生了如下变化：

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使病态条件数改善，对于计算来说，是十分有利的。

从方程（2.2.7）可看出，右端项为

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而φ的负梯度向量

的第i个分量

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所以

，即方程（2.2.7）、（2.2.9）的右端项

的方向即为负梯度方向，值为负梯度值的一半。

在方程（2.2.9）中，当λ=0时，即是（2.2.7）方程，这时

就是

；当λ→∞时，δ₀→

，而

是负梯度方向，这时

就是最速下降方向，所以阻尼最小二乘法的修正量

，是最速下降修正量

和Gauss法修正量

之间的某种插值，λ就是这种插值的权系数。

Marguardt向量

具有以下三个特性：

（1）当λ越来越大时，

的长度越来越小，且

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‖

‖表示

向量的范数，也即是它的长度。

（2）当λ由零逐渐增大时，

的方向逐渐由Gauss法的方向

转向最速下降法方向

，λ越大，

方向越接近

方向。

（3）对λ＞0的任意正数，

（满足方程（2.2.9））使φ在半径为‖

‖的球面上取得极小。

图2.7Δ₀（λ）随λ的变化情况示意图

以上三个性质说明，当λ逐渐增大时，

的方向由

向

靠近，它的大小‖

‖逐渐减小，λ→∞时，‖

‖→0，如图2.7所示。因此在迭代的任何一步，我们总可以找到充分大的λ，来保证稳定的收敛，因为当φ 不下降时，就加大λ向

靠，一直到使φ下降为止，从而保证收敛。性质（3）说明在跨出同样的步长时，以

（λ）方向最好，这就保证了该法的优越性。在实际计算时，总是在保证收敛的前提下，取较小的λ，以获得较大的步长前进。

下面介绍阻尼最小二乘法的迭代步骤，即实际计算过程。

（1）给出模型体参量初值

，计算φ（

）；给出实测场值ΔZ_k（k=1，2，…，m）；给出阻尼因子的初值λ^（0）及改变λ的比例系数v。

（2）开始迭代，λ=λ^（0）/v

（3）计算A，（A+λI）及右端项

在初值点

的值，得方程（2.2.9），（A+λI）

的系数矩阵及右端项。

（4）求解方程（2.2.9）得

。

（5）计算

及φ（

）。

（6）比较φ（

）和φ（

）。

若φ（

）＜φ（

），则该次迭代成功。判断

是否满足精度要求，若满足停止迭代，这时的

即为极小点

；若不满足精度要求，则将

作为新

，φ（

）作为新φ（

），减小λ作为新的λ^（0），转向第（2）步，继续迭代下去。

若φ（

）＞φ（

），则该次迭代失败，增大阻尼因子λ，将λ·v作为新的λ，转向第（4）步，即重新求解（A+λI）

方程，重新得到新的

。

该方法中阻尼因子λ的选择十分重要，上述选法是一种简单可行的方法，还有很多不同的选择方法，可参阅有关的书籍。