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无约束优化算法
优化
方法基础系列-优化问题分类
答:
无约束方法可以从利用不同阶数的导数信息进行划分
,即没有利用导数信息的直接求解最优解的方法、利用一阶导数的梯度方法、利用二阶导数的牛顿系列方法。这些方法是比较传统的无约束优化算法,后来学者又提出一些启发式的优化算法...
无约束
最
优化
(二) 共轭方向法与共轭梯度法
答:
并代回确定 ,并获得第2个迭代点。 由公式 可以求得 ,带入公式 可进一步
优化
得到: (3) 第三个迭代点的获得: 设 ,因此 。由 知 与 线性无关。取 其中 是使 与 共轭的待定系数,令: 由此解出...
最速下降法
的优缺点
答:
最速下降法是一种求解无约束最优化问题的迭代算法
。该算法的基本思想是从当前点出发,沿着当前点到最优解的方向进行搜索,每次迭代都沿着负梯度方向更新当前点,直到满足收敛条件为止。最速下降法的优点是简单易实现,计算量小...
约束优化方法与
无约束优化
方法在步长的选取上有何不同
答:
无约束最优化方法 梯度的方向与等值面垂直,并且指向函数值提升的方向
。二次收敛是指一个算法用于具有正定二次型函数时,在有限步可达到它的极小点。二次收敛与二阶收敛没有尽然联系,更不是一回事,二次收敛往往具有超...
非线性最
优化
的不同
算法
各适用于什么情况?
答:
1 无约束非线性最优化问题常用算法:梯度法(
最速下降法
)、共轭梯度法、变尺度法和步长加速法。其中,前三个要用到函数的一阶导数或二阶导数,适用于函数表达式导数存在且求导简单的情况,而步长加速法则相反,适用于函数...
什么叫鲍威尔法?
答:
鲍威尔法——多维
无约束优化算法
是在无约束优化算法之一,首先选取一组共轭方向,从某个初始点出发,求目标函数在这些方向上的极小值点,然后以该点为新的出发点,重复这一过程直到获得满意解,其优点是不必计算目标函数的...
梯度下降法是什么?
答:
梯度下降法是一个最优化算法,
通常也称为最速下降法
。最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一,虽然现已不具有实用性,但是许多有效算法都是以它为基础进行改进和修正而得到的。最速下降法是用负梯度方向...
数学
优化
问题(最优化问题)
答:
离散优化问题的求解一般都比较困难,
优化算法
的复杂度都比较高。后面的内容主要以连续优化为主。 在连续优化问题中,根据是否有变量的约束条件,可以将优化问题分为
无约束优化
问题和约束优化问题...
数值最
优化
:线搜索技术
答:
对于求解
无约束优化
模型 通常会有下面的一种迭代步: 通过某种搜索方法确定步长因子 ,使得 这实际上是目标函数 在规定的一个方向上移动所形成的单变量优化问题...
怎样运用matlab实现
无约束
非线性
优化
问题中的多种方法?
答:
运用matlab实现
无约束
非线性
优化
问题中的牛顿法,二分发,0.618法,最速下降法.希望大家帮帮忙啊!十分感谢... 运用matlab实现无约束非线性优化问题中的牛顿法,二分发,0.618法,最速下降法.希望大家帮帮忙啊!十分感谢 展开 ...
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