求解带约束的最优化问题详解 ...

在线最优化求解(Online Optimization)之五：FTRL 在上一篇博文中中我们从原理上定性比较了L1-FOBOS和L1-RDA在稀疏性上的表现。有实验证明，L1-FOBOS这一类基于梯度下降的方法有比较高的精度，但是L1-RDA却能在损失一定精度的情况下产生更好的稀疏性 ...

在线最优化求解(Online Optimization)之三：FOBOS FOBOS (Forward-Backward Splitting)是由John Duchi和Yoram Singer提出的[11]。从全称上来看，该方法应该叫FOBAS，但是由于一开始作者管这种方法叫FOLOS ...

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 ...

一直可用，可以一次处理一个操作而不会中断。决策内容包括如何对机器上的工序进行排序，已优化给定的性能指标 ...

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 ...