最优化问题是普遍存在的，以前上运筹学课的时候也接触过最优化相关的问题，当时主要是理论课，并且关注的重点是单纯形法、运输问题以及图论等，这里指的最优化是指函数的最优化，即函数的极值，由于寻找一个局部最优比寻找全局最优要简单得多，所以这里的最优解也是指的局部最优解。 牛顿最优化方法 ...

无约束问题最优化算法框架 \(step0:\) 输入优化函数，确定迭代起始点x0,容许误差 epsilon； \(step1:\) \(step2:\) 一、精确线搜索技术 之前介绍的黄金分割法就是一种精确线搜索技术 线搜索-黄金分割法 二、非精确线搜索技术 Armijo ...

最优化问题中常常需要求解目标函数的最大值或最小值，比如SVM支持向量机算法需要求解分类之间最短距离，神经网络中需要计算损失函数的最小值，分类树问题需要计算熵的最小或最大值等等。如果目标函数可求导常用梯度法，不能求导时一般选用模式搜索法。 一、梯度法求解最优问题 由数学分析知识可以知道 ...

使用条件 优化函数在搜索区间内为单峰函数 算法 算法类似于二分查找算法，能够求单峰函数在搜索区间的极值 算法如下： \(step0:\) \(\qquad\)确定单峰函数\(f(x)\)的搜索区间\([a_0,b_0]\)；容错误差\(\delta=a-b\), \(\epsilon=f ...

最优化问题综述 1 优化问题分类 优化问题一般可分为两大类：无约束优化问题和约束优化问题，约束优化问题又可分为含等式约束优化问题和含不等式约束优化问题。 无约束 ...

对于约束优化问题： 拉格朗日公式： 其KKT条件为： 求解 x、α、β 其中β*g(x)为互补松弛条件 KKT条件是使一组解成为最优解的必要条件，当原问题是凸问题的时候，KKT条件也是充分条件。 ...

整数规划基本介绍： 其实就是在普通线性规划上加了整数这一概念，要求所给的最优解为整数； 在实际生活中应用居多，对于最优解为较小的整数时的规划问题多有针对； 关于标准线性规划下的整数规划问题： 对于部分整数规划问题，是可以用求解标准线性规划的思想进行求解，比如单纯形法 ...

进入算法研发部，在大致了解部门的项目构成，主要职责之后，我意识到最优化算法在各个项目组中都具有重要的作用，例如CTR预估、排序等。然而，由于自己在读博期间除了“逻辑回归”以外，没有系统参与过涉及最优化的项目，因此在还没有分配到具体任务的情况下，首先自发地对最优化算法的发展历程进行了调研。心得体会 ...