https://blog.csdn.net/lmm6895071/article/details/78329045?locationNum=7&fps=1 1. 拉格朗日乘子法 1.1 无约束问题 1.2 等式约束问题 ...

罚函数法的基本思想是借助罚函数把约束问题转化为无约束问题，然后用无约束最优方法来求解。 构造罚函数：在可行点，辅助函数的值等于原来的目标函数值；在不可行点，辅助函数值等于原来的目标函数值加上一个很大的正数。可写成形如下式： 目标函数： 约束条件： 其相关代码 ...

第四章：最速下降算法。最速下降法、拟牛顿法等都是求解准则函数（即无约束优化问题）的算法，这就需要有一个 ...

使用阻尼牛顿法求解： 利用Amijio非精确线搜索 初始点x0=[0,0]'，经条件1e-6或n=2000 代码： %建立NTtest.m文件 clear all clc x0=[0,0]'; fun=@(x)100*(x(1)^2-x(2))^2+(x ...

外罚函数主要用于对于等式约束问题的求解，内点法主要是对于不等式问题的求解，一般问题中包含等式约束以及不等式约束，故需要使用乘子法解决问题。 1、 乘子法概述 （1）等式约束乘子法描述： min f(x) s.t. gi(x) =0 广义乘子法是拉格朗日乘子法与罚函数法的结合，构造增广 ...

动量法的结论： 1.动量方法主要是为了解决Hessian矩阵病态条件问题（直观上讲就是梯度高度敏感于参数空间的某些方向）的。 2.加速学习 3.一般将参数设为0.5,0.9，或者0.99，分别表示最大速度2倍，10倍，100倍于SGD的算法。 4.通过速度v，来积累了之间梯度指数级 ...

计算步骤如下： 下面使用书中的练习y=exp(a*x^2+b*x+c)+w这个模型验证一下，其中w为噪声，a、b、c为待解算系数。 代码如下： 迭代结果，其中散点为带噪声数据， ...

求解带约束的最优化问题详解 ...