求解帶約束的最優化問題詳解 ...

在線最優化求解(Online Optimization)之五：FTRL 在上一篇博文中中我們從原理上定性比較了L1-FOBOS和L1-RDA在稀疏性上的表現。有實驗證明，L1-FOBOS這一類基於梯度下降的方法有比較高的精度，但是L1-RDA卻能在損失一定精度的情況下產生更好的稀疏性 ...

在線最優化求解(Online Optimization)之三：FOBOS FOBOS (Forward-Backward Splitting)是由John Duchi和Yoram Singer提出的[11]。從全稱上來看，該方法應該叫FOBAS，但是由於一開始作者管這種方法叫FOLOS ...

最優化問題中常常需要求解目標函數的最大值或最小值，比如SVM支持向量機算法需要求解分類之間最短距離，神經網絡中需要計算損失函數的最小值，分類樹問題需要計算熵的最小或最大值等等。如果目標函數可求導常用梯度法，不能求導時一般選用模式搜索法。 一、梯度法求解最優問題 由數學分析知識可以知道 ...

一直可用，可以一次處理一個操作而不會中斷。決策內容包括如何對機器上的工序進行排序，已優化給定的性能指標 ...

最優化問題綜述 1 優化問題分類 優化問題一般可分為兩大類：無約束優化問題和約束優化問題，約束優化問題又可分為含等式約束優化問題和含不等式約束優化問題。 無約束 ...

對於約束優化問題： 拉格朗日公式： 其KKT條件為： 求解 x、α、β 其中β*g(x)為互補松弛條件 KKT條件是使一組解成為最優解的必要條件，當原問題是凸問題的時候，KKT條件也是充分條件。 ...

整數規划基本介紹： 其實就是在普通線性規划上加了整數這一概念，要求所給的最優解為整數； 在實際生活中應用居多，對於最優解為較小的整數時的規划問題多有針對； 關於標准線性規划下的整數規划問題： 對於部分整數規划問題，是可以用求解標准線性規划的思想進行求解，比如單純形法 ...