、局部、全局和严格优化、梯度和Hessian 黑塞矩阵和方向导数、无约束问题的最优条件 优化理论0 ...
优化理论 凸集 保持凸性的运算 线性锥不等式组 分离超平面和支撑超平面 超平面和半空间 欧几里得球 多面体 单纯形 优化理论 凸函数 共轭函数 拟凸函数 对数凹 对数凸函数 关于广义不等关系的凸性 优化理论 优化导论和无约束问题的最优条件 优化问题的类型 局部 全局和严格优化 梯度和Hessian 黑塞矩阵和方向导数 无约束问题的最优条件 优化理论 牛顿法 牛顿法求根 收敛速度 二次收敛性 修正 ...
2020-12-25 12:17 0 468 推荐指数:
、局部、全局和严格优化、梯度和Hessian 黑塞矩阵和方向导数、无约束问题的最优条件 优化理论0 ...
优化问题: 所有优化问题都可以形式化成 minimize ƒ0(x), x€Rn st. fi(x)<=0 hi(x) =0 i = 1,2,3,...m 如果 ƒ0(x)为凸函数, ƒi(x)为凸函数,hi(x)为仿函数,则该优化问题为凸优化问题 ...
目录 策略一 消除等式约束 策略二 Newton方向 另外一种解释 Newton减量——停止准则 可行下降方法的算法 Newton方法和消除法 《Convex Optimization》 之前,讲 ...
目录 1 将有约束问题转化为无约束问题 1.1 拉格朗日法 1.1.1 KKT条件 1.1.2 拉格朗日法更新方程 1.1.3 凸优化问题下的拉格朗日法 1.2 罚函数法 ...
文中ppt来源:深蓝学院,强烈推荐 重新学习一下软约束轨迹优化的理论知识。 Distance-based Trajectory Optimization Motivation: 硬约束的可能的不足: 安全走廊内的区域是等价的,所以轨迹有可能离障碍物很近,控制不好就撞了。 对于视觉无人机 ...
优化理论10----约束优化的罚函数法、外点法(Penalty method)、内点法(Barrier Methods)、混合惩罚函数法 优化理论01----凸集、保持凸性的运算、线性锥不等式组、分离超平面和支撑超平面、超平面和半空间、欧几里得球、多面体、单纯形 优化理论02---- ...
对于等式约束优化问题的求解,只需要通过一个拉格朗日系数把等式约束和目标函数组合成为一个新的无约束条件的函数 再求出这个函数的极值就得到所求优化问题的解,这个合成的函数就叫拉格朗日函数,这种方法就叫拉格朗日乘子法。 将函数对各个变量求偏导并令结果为0,建立等式求出 ...
优化理论20---插值法、Lagrange插值法、插值多项式、插值余项、Newton插值、差商、差分、Hermite插值法、龙格现象、分段插值、样条插值 优化理论01----凸集、保持凸性的运算、线性锥不等式组、分离超平面和支撑超平面、超平面和半空间、欧几里得球、多面体、单纯形 优化 ...