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電子科技大學 2018 年博士研究生入學考試初試自命題科目考試大綱
考試科目 3032 最優化設計方法 考試形式 筆試（閉卷）
考試時間 180 分鐘 考試總分 100 分
一、總體要求
本課程是一門技術基礎課，主要考察學生理解優化設計的概念及內涵；掌握各種優化設計理論
及方法；培養學生建立優化數學模型，選擇適當優化方法，借助通用優化程序解決工程實際問題的
能力以及優化算法編程能力。
二、內容
1. 優化設計概述
1．明確本課程的研究對象、內容、性質、任務；
2．明確優化的含義、優化設計的內容及目的；
3．了解優化設計的一般過程；
4．熟悉優化設計問題三要素、優化數學模型的一般表達形式。
2. 優化設計的數學基礎
1．了解約束最優解與無約束最優解的概念；局部最優解與全域最優解的概念；
2．了解函數方向導數的概念；
3．熟悉目標函數等值面（線）及其特點；函數的梯度的概念、表達式和性質；
4. 熟悉函數的海賽矩陣的概念和表達式；
5．熟悉數值迭代過程和算法框圖；熟悉迭代點列的收斂準則。
3. 一維搜索方法
1．了解一維搜索的概念和步驟；
2．熟悉進退法確定搜索區間的基本原理和步驟；
3．熟悉黃金分割法的基本原理和區間收縮率；
4．掌握迭代步驟和縮短區間的方法；
5．掌握二次插值法的基本原理；
4. 無約束優化方法
1．掌握梯度法的基本思想和迭代過程；
2．掌握牛頓法和阻尼牛頓法的步驟；
3. 掌握用搜索方向修正量構造共軛方向的方法；
4．掌握 DFP 算法計算步驟及特點。
5．掌握坐標輪換法基本原理及特點；
6．了解初始點的選取對優化過程的影響；
7. 掌握鮑威爾法退化現象以及改進鮑威爾法的具體步驟。
8．掌握鮑威爾判別式中各個參數的含義；
9．掌握鮑威爾判別式的應用。
5. 線性規劃
1. 掌握基本單純形方法的特點及基本原理；
2. 掌握單純形方法基本步驟。
6. 約束優化方法
隨機方向法
1．了解約束優化的直接方法（可行性和適用性條件）和間接方法；
2. 了解坐標輪換法的基本思想；
3．熟悉隨機方向法的基本原理；
4．掌握隨機數和隨機方向產生的方法；
5．熟悉隨機方向法的迭代過程。
復合形法
1．掌握復合形法的基本原理；
2．了解初始可行復合形的產生；
3．掌握迭代過程和算法框圖。
可行方向法
1．掌握可行方向法的基本原理；
2．了解可行方向應該滿足的可行條件和下降條件；
3. 掌握產生可行方向的方法；
4．掌握迭代過程和算法框圖。
懲罰函數法
1．熟悉懲罰函數法的基本原理；
2．掌握外點法懲罰項的構成和特性；
3．掌握內點法懲罰項的構成和特性；
4．熟悉初始迭代參數的選取;
5．掌握混合懲罰函數的建立方法。
增廣乘子法
1．了解拉格朗日乘子法及增廣乘子法的特點比較；
2．了解等式和不等式約束的增廣乘子法；
7. 多目標及離散變量優化方法
1．了解多目標優化問題數學模型的一般形式；
2．了解多目標優化問題解的特性；
3．熟悉將多目標問題構造為統一目標函數的方法。
4．了解離散設計空間的概念；
5．掌握離散變量優化問題的湊整解法。
8. 機械優化設計實例
1．熟悉優化設計的建模方法；
2．掌握數學模型規格化處理方法；
3．熟悉優化方法的選擇和計算結果的分析優化方法。
4．實際機械優化設計工程問題舉例
9. 現代智能算法
1．掌握基本遺傳算法；
2．熟悉模擬退火算法；
3．了解蟻群算法
三、題型
填空題
選擇題
簡答題
分析計算題
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