《優(yōu)化設計理論》課程教學大綱

1、優(yōu)化設計理論課程教學大綱一、課程基本信息課程代碼：03140322 課程名稱：優(yōu)化設計理論 課程英文名稱：Optimizing Design Theory課程所屬單位：機械系包裝工程教研室課程面向專業(yè)：包裝工程、機械設計制造及自動化 課程類型：選修課 先修課程：高等數學、線性代數、機械原理、機械設計、計算機語言學分：1.5 總學時：30 （其中理論學時：22 上機學時：8） 二、課程性質與目的優(yōu)化設計是包裝工程、機械設計制造及自動化專業(yè)的一門拓寬設計方法的選修課。通過該課程的學習，使學生掌握常用的優(yōu)化方法，能解決工程設計、生產管理等的優(yōu)化問題。三、課程教學內容與要求（一）優(yōu)化設計概述1、教學內

2、容與要求了解優(yōu)化設計的基本概念，即設計變量、設計約束和可行區(qū)、目標函數；了解優(yōu)化問題的幾何描述和優(yōu)化過程的幾何描述；理解如何把工程設計、生產管理等實際問題建立優(yōu)化模型的過程，即建立優(yōu)化設計數學模型的過程。2、教學重點 優(yōu)化設計的基本概念。3、教學難點 如何把工程設計、生產管理等實際問題建立優(yōu)化模型的過程，即建立優(yōu)化設計數學模型的過程。（二）線性規(guī)劃1、教學內容與要求 了解線性規(guī)劃的基本定理、靈敏度基本概念；理解線性規(guī)劃解的幾何特征、線性規(guī)劃的標準形、松弛變量、剩余變量；掌握用單純形法求解線性規(guī)劃；掌握用Matlab求解線性規(guī)劃的步驟、方法、函數。2、教學重點 單純形法。3、教學難點 靈敏度基本

3、概念。（三）無約束非線性規(guī)劃1、教學內容與要求 了解多元函數的極值理論；理解迭代公式X n+1 = X n + S n *的意義；掌握搜索方向S n的不同形成不同的優(yōu)化方法、單峰區(qū)間的進退算法、最優(yōu)步長的確定方法（0.618法）、最速下降法和共軛梯度法、牛頓法和變尺度法；掌握用Matlab求解無約束非線性規(guī)劃的步驟、方法、函數。2、教學重點 理解迭代公式X n+1 = X n + S n *的意義，以及S n 、的確定。3、教學難點 變尺度法、海賽矩陣（Hessian）。（四）約束非線性規(guī)劃1、教學內容與要求了解最優(yōu)性條件；理解如何把約束優(yōu)化問題轉化為一系列無約束優(yōu)化問題；掌握懲罰函數法（內點

4、法、外點法）；掌握用Matlab求解約束非線性規(guī)劃的步驟、方法、函數。2、教學重點 理解如何把約束優(yōu)化問題轉化為一系列無約束優(yōu)化問題。3、教學難點 最優(yōu)性條件。（五）優(yōu)化設計實例1、教學內容與要求 通過幾個工程實例介紹使學生了解建立優(yōu)化設計問題數學模型的過程。2、教學重點 實際問題目標函數、設計變量、約束條件的確定。3、教學難點對實際問題優(yōu)化方法的選擇。（六）上計實驗內容 見優(yōu)化設計理論課程實驗教學大綱四、學時分配學時分配表序號教學內容（按章填寫）學 時課堂授課實驗課習題課討論課上機1優(yōu)化設計理論的概述22線性規(guī)劃4223無約束非線性規(guī)劃644約束非線性規(guī)劃45優(yōu)化設計實例222小計18228

5、比例60%6.67%6.67%26.63%合計30五、教學環(huán)節(jié)與教學要求本課程采用的主要教學環(huán)節(jié)有課堂講授、上機、習題課、討論課及作業(yè)布置等。課堂講授采用啟發(fā)式、研究性的教學方法； 本課程安排四次上機練習：“一個線性規(guī)劃問題的Matlab優(yōu)化工具箱應用”、“基于Matlab一維尋優(yōu)方法（0.618法）的編程”、“基于Matlab無約束非線性規(guī)劃的編程”、“基于Matlab約束非線性規(guī)劃的編程或應用Matlab優(yōu)化工具箱解決一個工程實際優(yōu)化問題”。其目的是：一是通過編程理解優(yōu)化算法的迭代過程；二是利用Matlab優(yōu)化工具箱解決工程實際優(yōu)化問題的能力；本課程安排工程優(yōu)化設計實例討論課，其目的是培養(yǎng)

6、學生解決實際問題的能力；作業(yè)布置四次，分別安排在優(yōu)化設計理論的概述、線性規(guī)劃、無約束非線性規(guī)劃、約束非線性規(guī)劃，每次題量2-3題；在本課程的講授中，把本課程的一些主要專業(yè)英語詞匯介紹給學生：最優(yōu)化（optimization） 優(yōu)化設計（optimum design） 數學規(guī)劃（mathematical programming） 設計變量（design variable） 約束條件（constrained condition） 可行區(qū)（feasible region） 目標函數（objective function） 線性規(guī)劃（linear programming） 非線性規(guī)劃（non-line

7、ar programming） 動態(tài)規(guī)劃（dynamic programming） 整數規(guī)劃（integer programming） 混合整數規(guī)劃（mixed integer programming） 復形法（simplex method） 可行方向法（feasible direction） 全局的（global） 局部的（local） 幾何規(guī)劃（geometric programming） 黃金分割法（golden section method） 共軛梯度法（gradient projection） 拉哥郎乘子（Lagrange multipliers） 最大（maximum） 最小（minimum）六、課程考核辦法 本課程為考查課，四次上機練習內容及平時成績占30%；課程論文或期末考試成績占70%。七、教材與主要參考書教材：施光燕等. 最優(yōu)化方法. 北京：高等教育出版社. 1999年9月第