原文:非線性約束最優化

CanChen ggchen mail.ustc.edu.cn 講完了二次線性規划,這節課主要是講了一般的非線性約束最優化怎么解。 等式約束 Lagrange Newton 先列Lagrange方程: 然后用牛頓法求方程的根 這個迭代又被稱為Newton Raphson迭代 : Sequential Quadratic Programming 這個問題是最泛化的優化問題了,先看看怎么根據KT條件寫 ...

2020-05-16 19:57 0 1546 推薦指數:

查看詳情

非線性優化

優化問題一直貫穿整個學習與生活,而且在數學上一直有很重要的地位。優化問題根據不同應用場景有不同的分類:如線性優化非線性優化,無約束優化與有約束優化等等。值得一提的是,現如今我們所接觸的都屬於最優化問題。 一、概述 所謂優化,就是指在給定的目標函數中,尋找最優的一組數值映射,即 x ...

Fri Jun 14 01:58:00 CST 2019 0 731
IPOPT工具解決非線性規划最優化問題使用案例

IPOPT工具解決非線性規划最優化問題使用案例 By Andrew( justastriver@gmail.com ) 2013-08-07 簡單介紹 ipopt是一個解決非線性規划最優化問題的工具集,當然,它也能夠用於解決 ...

Tue Apr 19 20:30:00 CST 2016 0 2528
SLAM中的非線性優化

  總結一下SLAM中關於非線性優化的知識。 先列出參考: http://jacoxu.com/jacobian%E7%9F%A9%E9%98%B5%E5%92%8Chessian%E7%9F%A9%E9%98%B5/ http://blog.csdn.net/dsbatigol ...

Tue Jun 27 01:27:00 CST 2017 0 1815
線性模型、最優化方法(二)

一、線性回歸 一般的,線性回歸模型表示為 \[h_{\theta}(x)=\theta_0+\theta_1x_1+...+\theta_nx_n=\sum_{i=0}^{n}\theta_ix_i=\theta^Tx \] 上式中令\(x_0=1\),這樣\(x\)實際上 ...

Tue Mar 13 00:09:00 CST 2018 0 1469
約束條件的最優化模型

優化問題: 所有優化問題都可以形式化成 minimize ƒ0(x), x€Rn st. fi(x)<=0  hi(x) =0 i = 1,2,3,...m 如果 ƒ0(x)為凸函數, ƒi(x)為凸函數,hi(x)為仿函數,則該優化問題為凸優化問題 ...

Sun Feb 04 18:47:00 CST 2018 0 5001
約束最優化方法

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收斂性。一階收斂不一定是線性收斂。 解釋一下什么叫正定二次型函數: n階實對稱矩陣Q,對於任意 ...

Sat Jul 21 22:56:00 CST 2012 3 14192
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM