无约束优化问题,多元函数极小值的充要条件。 A、梯度为0，Hessian为正定矩阵B、梯度为0，Hessian为负定矩阵C、梯度为0D、Hessian为负定
求解指派问题的匈牙利方法要求系数矩阵中每个元素都是（ ）A.非负的B.大于零C.无约束D.非零常数
对于一个无约束优化问题，若设计变量很多（n20），且每一步的Hessian矩阵求解很费时间，则下列方法对于该类问题较为适用的是（）A、拟牛顿法B、变尺度法C、罚函数法D、复合形法
下列优化方法中，其处理方法是将有约束优化问题转化为无约束优化问题来处理的是（）A、复合型法B、共轭梯度法C、变尺度法D、罚函数法
对于一个无约束优化问题，若其一阶、二阶偏导数易计算，且计算变量不多（n≤20），宜选用的优化方法是（）A、拟牛顿法B、变尺度法C、0.618法D、二次插值法
分析无约束最优化问题的数学方法是什么？解决有约束最优化问题的数学方法是什么？
无约束优化方法中属于直接法的是（）A、坐标轮换法B、梯度法C、牛顿法D、变尺度法
机械最优化设计问题多属于（）优化问题。A、约束线性B、无约束线性C、约束非线性D、无约束非线性
在无约束优化方法中，只利用目标函数值构成的搜索方法是（）。A、梯度法B、Powell法C、共轭梯度法D、变尺度法
在下列无约束优化方法中，（）需要计算Hessian矩阵。A、powell法B、牛顿法C、梯度法D、共轭梯度法
下列无约束优化方法中，属于直接法的是（）。A、共轭方向法B、共轭梯度法C、牛顿法D、变尺度法
多元函数F（X）在X*处存在极大值的充分必要条件是：在X*处的Hessian矩阵（）。A、等于零B、大于零C、负定D、正定
（）的主要优点是省去了Hessian矩阵的计算，被公认为是求解无约束优化问题最有效的算法之一。A、变尺度法B、复合形法C、惩罚函数法D、坐标轮换法
单选题对于一个无约束优化问题，若设计变量很多（n20），且每一步的Hessian矩阵求解很费时间，则下列方法对于该类问题较为适用的是（）A拟牛顿法B变尺度法C罚函数法D复合形法
单选题（）的主要优点是省去了Hessian矩阵的计算，被公认为是求解无约束优化问题最有效的算法之一。A变尺度法B复合形法C惩罚函数法D坐标轮换法
问答题分析无约束最优化问题的数学方法是什么？解决有约束最优化问题的数学方法是什么？
单选题在无约束优化方法中，只利用目标函数值构成的搜索方法是（）。A梯度法BPowell法C共轭梯度法D变尺度法
单选题下列优化方法中，其处理方法是将有约束优化问题转化为无约束优化问题来处理的是（）A复合型法B共轭梯度法C变尺度法D罚函数法
单选题下列无约束优化方法中，属于直接法的是（）。A共轭方向法B共轭梯度法C牛顿法D变尺度法
单选题无约束优化方法中属于直接法的是（）A坐标轮换法B梯度法C牛顿法D变尺度法