各位网友们好，相信很多人对图解优化都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于图解优化以及优化问题的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！
本文目录一览
1、求教 图解法 二元最优化问题?
2、图解法和单纯形法的优缺点，分别 用于哪些类型的线性规划问题
求教 图解法 二元最优化问题?
f(X) = x12 + x22 - 4x1 + 4 =(x1-2)^2+x2^2即f(X)表示的是点（x1，x2）到（2，0）点的距离的平方g1(X) = - x1 + x2 - 2 ≤0等价于x2≤x1+2g2(X) = x12 - x2 + 1 ≤0等价于x12 + 1≤x2g3(X) = - x1 ≤0由g1(X)g2(X)g3(X)作图得到的重叠区域内的点离（2，0）最近的为最优解图解法和单纯形法的优缺点，分别 用于哪些类型的线性规划问题
一、单纯形法：
1、 ：把线性规划问题的约束方程组表达成典范型方程组，找出基本可行解作为初始基本可行解。用于优化多维无约束问题的一种数值方法，属于更普遍的搜索算法的类别。
2、缺点：约束条件中存在大于或等于约束：将约束两边取负。
二、图解法：
1、 ：原理简单，易 ，会数 就可以用。
2、缺点：精度有限，要精确确计算用求积仪或者高数里面的积分最好，图解法 合在一些精度要求不高的场合使用。
扩展资料：
注意事项：
平常的线性规划的里面，当线性方程组的数量大于这个方程的个数，就会有不定数量的解。
在单纯形法要是基本可行，那么解不存在的话，就是这个约束的条件有矛盾了。
单纯形法是要把表达成典范型方程组是要变量的转换，还有就是目标的转换，是要找出可行解作为初始基可。如果单纯形法是能让解存在，是从初始作起点，找到目标函数值就是更好的一个基本可行解。
参考资料来源：百度百科-单纯形法
参考资料来源：百度百科-图解法