随笔分类 - 最优化方法学习笔记
主要介绍数值优化(凸优化)和智能优化算法的学习笔记和实践案例。
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摘要：2.1 求解梯度的两种方法 以$f(x,y)={{x}^{2}}+{{y}^{3}}$为例，很容易得到： $\nabla f=\left[ \begin{aligned}& \frac{\partial f}{\partial x} \\& \frac{\partial f}{\partial y}
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摘要：此部分内容接《02(a)多元无约束优化问题-牛顿法》!!! 第三类：拟牛顿法(Quasi-Newton methods) 拟牛顿法的下降方向写为： ${{\mathbf{d}}_{k}}=-{{\mathbf{S}}_{k}}\cdot \nabla f({{\mathbf{x}}_{k}})$ 关
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摘要：此部分内容接《02(a)多元无约束优化问题》！ 第二类：牛顿法(Newton method) \[f({{\mathbf{x}}_{k}}+\mathbf{\delta })\text{ }\approx \text{ }f({{\mathbf{x}}_{k}})+{{\nabla }^{T}}f(
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摘要：此部分内容接02(a)多元无约束优化问题的内容！ 第一类：最速下降法(Steepest descent method) \[f({{\mathbf{x}}_{k}}+\mathbf{\delta })\approx f({{\mathbf{x}}_{k}})+{{\nabla }^{T}}f({{\
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摘要：2.1 基本优化问题 $\operatorname{minimize}\text{ }f(x)\text{ for }x\in {{R}^{n}}$ 解决无约束优化问题的一般步骤为： Step1：选择一个初始出点${{\mathbf{x}}_{0}}$(这里的${{\mathbf{x}}_{0}}$
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摘要：1、解方程转化为优化问题 $n\left\{ \begin{aligned}& {{P}_{1}}(x)=0 \\ & {{P}_{2}}(x)=0 \\ & \text{ }\vdots \\& {{P}_{n}}(x)=0 \\\end{aligned} \right.\text{ }x=\le
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