https://blog.csdn.net/lmm6895071/article/details/78329045?locationNum=7&fps=1 1. 拉格朗日乘子法 1.1 無約束問題 1.2 等式約束問題 ...

罰函數法的基本思想是借助罰函數把約束問題轉化為無約束問題，然后用無約束最優方法來求解。 構造罰函數：在可行點，輔助函數的值等於原來的目標函數值；在不可行點，輔助函數值等於原來的目標函數值加上一個很大的正數。可寫成形如下式： 目標函數： 約束條件： 其相關代碼 ...

第四章：最速下降算法。最速下降法、擬牛頓法等都是求解准則函數（即無約束優化問題）的算法，這就需要有一個 ...

使用阻尼牛頓法求解： 利用Amijio非精確線搜索 初始點x0=[0,0]'，經條件1e-6或n=2000 代碼： %建立NTtest.m文件 clear all clc x0=[0,0]'; fun=@(x)100*(x(1)^2-x(2))^2+(x ...

外罰函數主要用於對於等式約束問題的求解，內點法主要是對於不等式問題的求解，一般問題中包含等式約束以及不等式約束，故需要使用乘子法解決問題。 1、 乘子法概述 （1）等式約束乘子法描述： min f(x) s.t. gi(x) =0 廣義乘子法是拉格朗日乘子法與罰函數法的結合，構造增廣 ...

動量法的結論： 1.動量方法主要是為了解決Hessian矩陣病態條件問題（直觀上講就是梯度高度敏感於參數空間的某些方向）的。 2.加速學習 3.一般將參數設為0.5,0.9，或者0.99，分別表示最大速度2倍，10倍，100倍於SGD的算法。 4.通過速度v，來積累了之間梯度指數級 ...

計算步驟如下： 下面使用書中的練習y=exp(a*x^2+b*x+c)+w這個模型驗證一下，其中w為噪聲，a、b、c為待解算系數。 代碼如下： 迭代結果，其中散點為帶噪聲數據， ...

求解帶約束的最優化問題詳解 ...