问问题描述
答精选答案

1)由于无约束最优化问题的解法已有许多很有效的算法,如DFP,BFGS等,所以在求解复杂得多的约束优化问题是,工程技术人员一般会采用罚函数法——SUMT外点法和内点法。
2)内点法适用于解含不等式约束问题,并且每次迭代的点都是可行点,这是设计人员所希望的。但要求初始点为可行域的内点,需要相当的工作量,同时它不能处理等式约束;外点法适于解既含等式约束又含不等式约束的优化问题,初始点可以是可行域之外的点,却不能保证近似最优解是可行的。
3)罚函数法对于增广的目标函数的Hessian矩阵的条件数随罚因子增大或减小而增大,造成在求解无约束最优化问题时的困难,如何选择罚因子往往进退维谷。如外罚函数法,欲使得无约束问题接近于原约束问题,应该选择尽可能大的罚因子;但为了减轻求解无约束问题的困难,又应选取较小的罚因子,否则增广矩阵病态。这也是罚函数法的固有弱点。
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希望本篇文章《惩罚函数法的优缺点》能对你有所帮助!
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本文概览:1)由于无约束最优化问题的解法已有许多很有效的算法,如DFP,BFGS等,所以在求解复杂得多的约束优化问题是,工程技术人员一般会采用罚函数法——SUMT外点法和内点法。2)内点法适用于解含不等式约束问题,并且每次迭代的点都是可行点,这是设计人员所希望的。但要求初始点为可行域的内点,需要相当的工作量,同时它不能处理等式约束;外点法适于解既含等式约束又含不等式约束的优化问题,初始点可以是可行域之外的点,却不能保证近似最优解是可行的。3)罚函数法对于增广的目标函数的Hessian矩阵的条件数随罚因子增大或减小而