05-無約束優化算法 目錄 一、無約束最小化問題 二、下降法 三、梯度下降法 四、最速下降法 五、牛頓法 六、牛頓法收斂性分析 凸優化從入門到放棄完整教程地址:https://www.cnblogs.com/nickchen121/p ...
首先先給出三個例子引入fminbnd和fminuc函數求解無約束優化,對這些函數有個初步的了解 求f exp x sin x 在 , 上的最大 最小值。 例 邊長 m的正方形鐵板,四角減去相等正方形,制成方形無蓋水槽。怎樣減使水槽容積最大。解:列出目標函數 加負號,轉化為求最小 min y x x 例 求多元函數最小值minf x exp x x x x x x 下面是MATLAB優化工具箱的主要 ...
2018-08-27 18:45 0 1894 推薦指數:
05-無約束優化算法 目錄 一、無約束最小化問題 二、下降法 三、梯度下降法 四、最速下降法 五、牛頓法 六、牛頓法收斂性分析 凸優化從入門到放棄完整教程地址:https://www.cnblogs.com/nickchen121/p ...
梯度的方向與等值面垂直,並且指向函數值提升的方向。 二次收斂是指一個算法用於具有正定二次型函數時,在有限步可達到它的極小點。二次收斂與二階收斂沒有盡然聯系,更不是一回事,二次收斂往往具有超線性以上的 ...
11/22/2017 12:40:56 PM 優化問題在很多領域有着重要的應用。為了日后查閱方便,本文列舉常見的無約束優化方法的計算公式。 需要說明的是,本文的大部分內容選自圖書《算法筆記》。 一、梯度下降法 梯度下降法(Gradient Descent Method)也叫做最速下降法 ...
標准形式: \[min\quad f(X) \] 沒有任何的約束條件,在matlab中,fminsearch() 和 fminunc() 可用於求解非線性規划。 fminsearch 是用單純形法尋優 fminunc 為無約束優化提供了大型優化和中型優化算法 ...
2.1 求解梯度的兩種方法 以$f(x,y)={{x}^{2}}+{{y}^{3}}$為例,很容易得到: $\nabla f=\left[ \begin{aligned}& \frac{\ ...
第三章 無約束優化方法 本文是本人研究生課程《最優化方法》的復習筆記,主要是總結課件和相關博客的主要內容用作復習。 3.1 算法理論基礎 1. 無約束優化問題的最優性條件 先是一元函數取得極值的條件,高中就學過的 然后是拓展到多元函數后的理論 這三條和前面一元函數的三條 ...
本文講解的是無約束優化中幾個常見的基於梯度的方法,主要有梯度下降與牛頓方法、BFGS 與 L-BFGS 算法。 梯度下降法是基於目標函數梯度的,算法的收斂速度是線性的,並且當問題是病態時或者問題規模較大時,收斂速度尤其慢(幾乎不適用); 牛頓法是基於目標函數的二階導數(Hesse 矩陣 ...
簡介:最近在看邏輯回歸算法,在算法構建模型的過程中需要對參數進行求解,采用的方法有梯度下降法和無約束項優化算法。之前對無約束項優化算法並不是很了解,於是在學習邏輯回歸之前,先對無約束項優化算法中經典的算法學習了一下。下面將無約束項優化算法的細節進行描述。為了尊重別人的勞動成果,本文的出處 ...