LabVIEW 8.2中的最优化
发布时间:2008/9/20 0:00:00 访问次数:437
最优化理率与算法是一个重要的数学分支，它所研究的问题是，在众多的方案中什么样的方案最优以及怎样找出最优方案。早在公元前500年，古希腊数学家毕达哥拉斯就已发现了黄金分割法，17世纪牛顿发明微积分时已经提出极值问题，后来又出现拉格朗日乘数法；1847年柯西提出了最速下降法，还有求无约束极值的变分法，这些统称为古典最优化方法。
由于生产和科学研究迅猛发展，许多最优化问题已无法用古典方法解决，又由于电子计算机日益普及，使最优化问题的研究不仅成为一种迫切需要，而且有了求解的有力工具。现在已经有许多计算机算法解决最优化问题，如kuhn-tucker 定理、be11man 最优化原理和动态规划、pontriagin 的极大值原理以及ka1man 的关于随机控制系统最优滤波器。
最优化节点位于函数选板的“数学→最优化”，如图所示。
如图 最优化子选板
如表详细列出了最优化子选板中函数和ⅵ节点的图标、接线端、图标和功能。其中常见参数说明如下。
accuaracy：指定计算的精度，默认为1e-8。
mlnlmum：极小值对应的自变量值。
f（minimum）：函数极小值。
如表 最优化子选板节点
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最优化理率与算法是一个重要的数学分支，它所研究的问题是，在众多的方案中什么样的方案最优以及怎样找出最优方案。早在公元前500年，古希腊数学家毕达哥拉斯就已发现了黄金分割法，17世纪牛顿发明微积分时已经提出极值问题，后来又出现拉格朗日乘数法；1847年柯西提出了最速下降法，还有求无约束极值的变分法，这些统称为古典最优化方法。
由于生产和科学研究迅猛发展，许多最优化问题已无法用古典方法解决，又由于电子计算机日益普及，使最优化问题的研究不仅成为一种迫切需要，而且有了求解的有力工具。现在已经有许多计算机算法解决最优化问题，如kuhn-tucker 定理、be11man 最优化原理和动态规划、pontriagin 的极大值原理以及ka1man 的关于随机控制系统最优滤波器。
最优化节点位于函数选板的“数学→最优化”，如图所示。
如图 最优化子选板
如表详细列出了最优化子选板中函数和ⅵ节点的图标、接线端、图标和功能。其中常见参数说明如下。
accuaracy：指定计算的精度，默认为1e-8。
mlnlmum：极小值对应的自变量值。
f（minimum）：函数极小值。
如表 最优化子选板节点
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