单选题在任何一次迭代计算过程中,当起步点和搜索方向确定后,求系统目标函数的极小值关键就在于求出()的最优值问题。A约束B等值线C步长D可行域

单选题
在任何一次迭代计算过程中,当起步点和搜索方向确定后,求系统目标函数的极小值关键就在于求出()的最优值问题。
A

约束

B

等值线

C

步长

D

可行域


参考解析

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在求极小值的线性规划问题中,人工变量在目标函数中的系数为() A、0B、极大的正数C、绝对值极大的负数D、极大的负数

求下列运输问题的最优解(目标函数求最小值)。

黄金分割法是利用区间消去的原理,通过不断缩小单峰区间长度,即每次迭代都消去一部分不含极小值点的区间,使搜索区间不断缩小,从而逐渐逼近目标函数极小值点的一种优化方法。() 此题为判断题(对,错)。

用分枝定界法求最大值的整数规划时()。 A、分枝后子问题的最优目标函数值可能变大B、分枝后子问题的最优目标函数值可能不变C、若某个分枝的最优目标函数值大于其它分支,则该分支得到了最优解D、以上说法均不对

设函数f(x)在 内连续,其导函数的图形如图所示,则f(x)有 A.一个极小值点和两个极大值点B.两个极小值点和一个极大值点C.两个极小值点和两个极大值点D.三个极小值点和一个极大值点

设函数(x)=ax3+bx2+x在x=1处取得极大值5.①求常数a和b;②求函数(x)的极小值.

求函数的极大值与极小值.

线性规划问题可分为目标函数求()和极小值两类

线性规划原问题的目标函数为求极小值型,若其某个变量小于等于0,则其对偶问题约束条件为()形式。A、“≥”B、“≤”C、“”D、“=”

对于求极小值而言,人工变量在目标函数中的系数应取()

关于最优化控制的叙述正确的是()。A、最优化控制的目的在于使目标函数取最大值B、控制函数是指工艺参数的限制C、变量可由几个到上千个,依具体优化问题而定D、如用效果作为目标函数时,最优化问题是求最小值

用最优化方法解决实际问题时,在不同工况下,要确定系统有关回路的()值,以保证目标函数的最优。A、设定B、控制C、目标D、约束

以下()问题与微分学发展无关.A、求曲线的切线B、求瞬时变换率C、求函数的极大极小值D、用无穷小过程计算特殊形状的面积

在任何一次迭代计算过程中,当起步点和搜索方向确定后,求系统目标函数的极小值关键就在于求出()的最优值问题。A、约束B、等值线C、步长D、可行域

求多维优化问题目标函数的极值时,迭代过程每一步的格式都是从某一定点X(K)出发,沿着某一使目标函数()的规定方向S(K)搜索,以找出此方向的极小点X(K+1)。A、正定B、负定C、上升D、下降

运用数值迭代法要找到目标函数的极小值X*,关键要解决以下问题:()。A、确定非可行域B、确定迭代步长C、选定搜索方向D、判断是否为最优点E、确定设计类型

如用效果作为目标函数时,最优化问题是求().A、最大值B、最小值C、近似值D、均值

最优化控制就是在一定的约束条件下,选择一个表征过程的控制函数,再确定一个最佳的目标函数,以使目标函数取极大值或极小值

解析法是应用()的原理求目标函数的极大值或极小值,得到设计变量的最优解。A、数学规划B、最小二乘C、相似性D、最小二乘和相似性

问答题下表中给出线性规划问题计算过程中某次迭代的单纯形表,目标函数为: ,约束条件均为≤,表中x 4,x 5,x 6为松弛变量,表中目标函数值Z=14。 1 )求出 a-g 的值; 2 )表中给出的解是否为最优解。

判断题最优化控制就是在一定的约束条件下,选择一个表征过程的控制函数,再确定一个最佳的目标函数,以使目标函数取极大值或极小值A对B错

单选题解析法是应用()的原理求目标函数的极大值或极小值,得到设计变量的最优解。A数学规划B最小二乘C相似性D最小二乘和相似性

填空题线性规划问题可分为目标函数求()和极小值两类

填空题对于求极小值而言,人工变量在目标函数中的系数应取()

单选题以下()问题与微分学发展无关.A求曲线的切线B求瞬时变换率C求函数的极大极小值D用无穷小过程计算特殊形状的面积

单选题求多维优化问题目标函数的极值时,迭代过程每一步的格式都是从某一定点X(K)出发,沿着某一使目标函数()的规定方向S(K)搜索,以找出此方向的极小点X(K+1)。A正定B负定C上升D下降

多选题运用数值迭代法要找到目标函数的极小值X*,关键要解决以下问题:()。A确定非可行域B确定迭代步长C选定搜索方向D判断是否为最优点E确定设计类型