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无约束优化问题的一般算法框架
无约束优化问题
— 最速下降法
答:
再一步,我们精度提升,e = 0.2828,步长缩小到 a = 1/5,坐标变为 x1 = [-4/5, 6/5]。最终,我们锁定在目标位置 x_finally = [-4/5, 6/5],函数值 f(x_finally) = -1.2,宣告任务完成。在众多
优
...
优化
方法的理论体系
答:
5)构造
无约束优化问题
序列法,采用加权组合的方式将目标函数和约束函数转化为无约束优化问题,权按照一定规律变化,从而构造出一系列的无约束优化方法,主要有围墙法(内点惩罚函数法,须加固围墙)和土堆法(外点惩罚函数法)。(四)线性优化方法...
无约束
最
优化
名词解释
答:
无约束
最优化方法是求解无约束最
优化问题的
方法,有解析法和直接法两类。解析法就是利用无约束最优化问题中目标函数f(x)的解析表达式和它的解析性质(如函数的一阶导数和二阶导数)。给出一种求它的最优解x*的方法,或...
无约束
最
优化
(二) 共轭方向法与共轭梯度法
答:
它是比较实用而有效的最
优化
方法。 我们先将其在正定二次函数 上研究,然后再把
算法
用到更
一般
的目标函数上。首先考虑二维的情形。 任选初始点 ,沿它的某个下降方向,例如向量 的方向,作直线搜索,如上图所示。由下面...
优化方法基础系列-
优化问题
分类
答:
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,比如遗传算法、模拟退火等等。约束优化方法可以分为直接方法和间接方法。直接法的含义:在可行域内,通过构造一定的搜索模式,直接求得约束
问题的
最优...
梯度下降法是什么?
答:
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为搜索方向的,最速下降法越接近目标值,步长越小,前进...
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
...
最速下降法的基本思想是什么?
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...
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...
五种最
优化
方法
答:
3.2最速下降法
算法
原理和步骤4.模式搜索法(步长加速法)4.1简介1)解决的是
无约束
非线性规划问题;2)不需要求目标函数的导数,所以在解决不可导的函数或者求导异常麻烦的函数的
优化问题
时非常有效。
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