吉大15秋学期《机械优化设计》在线作业一

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1、吉大15秋学期《机械优化设计》在线作业一一、单选题:1.黄金分割的数值为()。(满分:4)A.0.618B.0.318C.0.218D.0.1182.无约束优化问题极值必要条件是()。(满分:4)A.在极值点处函数的梯度为一维零向量B.在极值点处函数的梯度为二维零向量C.在极值点处函数的梯度为三维零向量D.在极值点处函数的梯度为n维零向量3.最优点是一个内点,其最优解条件与无约束优化设计的最优解条件()。(满分:4)A.相同B.不同C.相似D.不确定4.具有凸性(表现为单峰性)或只有唯一的局部最优值亦即全域最优值的函数,称为()。(满分:4)A.凸函数B.双峰函数C.一次函数

2、D.线性函数5.在最速下降法中,相邻两个迭代点上的函数梯度相互()。(满分:4)A.平行B.垂直C.相交D.相异6.下列说法正确的一项是(?)。(满分:4)A.若目标函数的海森矩阵H(X)对应的行列式的顺序主子式的值都小于零,则此海森矩阵H(X)为正定矩阵B.牛顿法寻优时的搜索方向是向量表示的方向C.利用复合形法进行优化设计时,每一轮迭代中求出的映射点只要满足可行性条件就可以作为一个寻优点D.机械优化设计中的可行域必须是一个有界的闭域。7.有n个设计变量为坐标所组成的实空间称为()。(满分:4)A.设计空间B.行向量C.列向量D.集8.非线性问题分为一维问题和()两种。(满分

3、:4)A.静态问题B.n维性问题C.无约束问题D.约束问题9.()是从可行域的外部构造一个点序列去逼近原约束问题的最优解。(满分:4)A.外点法B.内点法C.混合法D.抛物线法10.下列优化设计的算法中,不属于无约束优化设计算法的一项是()。(满分:4)A.牛顿法B.鲍威尔法C.罚函数法D.变尺度法二、多选题:1.一维搜索方法数值解法有()。(满分:4)A.试探法B.插值法C.迭代法D.计算法2.优化设计的数学模型主要有()。(满分:4)A.设计变量B.目标函数C.约束条件D.定义公式3.机械优化设计的数学模型的三要素是(?)。(满分:4)A.设计变量B.目标函数C.约束函数

4、D.定义公式4.最优化问题分为()两种。(满分:4)A.静态问题B.动态问题C.线性问题D.非线性问题5.下列哪几项属于坐标变换法的特点?()(满分:4)A.计算量少,程序简单,不需要求函数导数的直接探索目标函数最优解的方法B.探索路线较长,问题的维数愈多求解的效率愈低C.改变初始点重新迭代,可避免出现病态D.仅适用于n较少(n<10)的目标函数求优三、判断题:1.函数的等值面(线)是用来描述、研究函数的整体性质的。()(满分:4)A.错误B.正确2.梯度方向是函数值变化最慢的方向,而梯度的模就是函数变化率的最大值。()(满分:4)A.错误B.正确3.牛顿法收敛很快,对于二次

5、函数只需迭代一次便达到最优点,对非二次函数也能较快迭代到最优点。()(满分:4)A.错误B.正确4.梯度法构造简单,只用到二阶偏导数,计算量小,初始点可任选,且开始几次迭代,目标函数值下降很快。()(满分:4)A.错误B.正确5.梯度方向是函数具有最大变化率的方向。()(满分:4)A.错误B.正确6.对于具有相等目标函数值的设计点构成的平面曲线或曲面称为等值线或等值面。()(满分:4)A.错误B.正确7.气温在人体正常体温的黄金分割点上23℃左右时,恰是人的身心最适度的温度。()(满分:4)A.错误B.正确8.函数在某点的梯度不为零,则必与过该点的等值面垂直。()(满分:4)

6、A.错误B.正确9.目标函数的尺度变换使用的并不广泛,但作为一种极好的想法还是很有启发性的。()(满分:4)A.错误B.正确10.混合法是用内点法处理不等式约束,用外点法处理等式约束。()(满分:4)A.错误B.正确吉大15秋学期《机械优化设计》在线作业二一、单选题:1.下列优化设计的算法中,不属于无约束优化设计算法的一项是()。(满分:4)A.牛顿法B.鲍威尔法C.罚函数法D.变尺度法2.一个可行设计必须满足某些设计限制条件,这些限制条件称作()。(满分:4)A.可行条件B.固定条件C.约束条件D.边界条件3.静态问题分为无约束问题和()两种。(满分:4)A.线性问题B.非

7、线性问题C.一维问题D.约束问题4.在最速下降法中,相邻两个迭代点上的函数梯度相互()。(满分:4)A.平行B.垂直C.相交D.相异5.K-T条件是多元函数取得约束极值的()条件。(满分:4)A.充分B.必要C.充分必要D.不确定6.下列说法正确的一项是(?)。(满分:4)A.若目标函数的海森矩阵H(X)对应的行列式的顺序主子式的值都小于零,则此海森矩阵H(X)为正定矩阵B.牛顿法寻优时的搜索方向是向量表示的方向C.利用复合形法进行优化设计时,每一轮迭代中求出的映射点只要满足可行性条件就可以作为一个寻优

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