转自：https://blog.csdn.net/qq_39422642/article/details/78816637 概要： 1. 凸优化的定义 　　1.1 凸优化 　　1.2 全局最优化与局部最优化 2. Least-squares and linear ...

概念 1)凸优化：是指一种比较特殊的优化，是指求取最小值的目标函数为凸函数的一类优化问题。 2)两个不等式： 两个正数的算数平均值大于几何平均值，即： 给定可逆矩阵Q，对于任意的向量x，y有： 3)凸集：集合C中任意两个不同点的线段仍在集合C内，则称集合S ...

原理 对于没有约束限制的优化问题，可以每次仅更新函数中的一维，固定其他参数，迭代多次以达到求解优化函数的目的。 （W表示待求凸函数，α向量是待求解） 具体过程如下 举例 求解问题 f(x 1,x 2) = 3x ...

1. 概述 \(\quad\)那么开始第二期，介绍凸锥和常见的集合，这期比较短(因为公式打得太累了)，介绍凸集和凸锥与仿射集的意义在哪呢，为的就是将很多非凸集合转化为凸集的手段，其中，又以凸包（包裹集合所有点的最小凸集）为最常用的手段，在细节一点，闭凸包（闭合的凸包）是更常用的手段。 2. 凸 ...

典型的凸优化问题 什么样的问题是一个凸优化问题呢？ \[\begin{aligned} & min \quad f_0(x) \\ & s.t. \quad f_i(x) \leq 0 \qquad i=1,...,m \\ & \qquad \ a_i^Tx ...

关于非凸优化的方法， https://blog.csdn.net/kebu12345678/article/details/54926287 提到，可以把非凸优化转换为凸优化，通过修改一些条件。 非凸优化问题如何转化为凸优化问题的方法：1）修改目标函数，使之转化为凸函数2）抛弃一些约束条件，使新 ...

之前做特征选择，实现过基于群智能算法进行最优化的搜索，看过一些群智能优化算法的论文，在此做一下总结。 　　在生活或者工作中存在各种各样的最优化问题，比如每个企业和个人都要考虑的一个问题“在一定成本下，如何使利润最大化”等。最优化方法是一种数学方法，它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量 ...

1. 梯度下降法（Gradient Descent） 梯度下降法是最早最简单，也是最为常用的最优化方法。梯度下降法实现简单，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局解。一般情况下，其解不保证是全局最优解，梯度下降法的速度也未必是最快的。梯度下降法的优化思想是用当前位置负梯度方向作为搜索方向 ...