优化算法使用总结 |
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实用优化算法总结
实用优化算法的种类繁多,并且各自使用的领域有所区别,为此,设计有多种优化算法,本文着重介绍其中几种,见目录。 本篇中涉及到的实验代码已上传至GitHub 最优化问题,可以分为两大部分“无约束最优化问题”和“约束最优化问题”。 目录 实用优化算法总结无约束最优化问题黄金分割法最速下降法牛顿法基本牛顿法阻尼牛顿法LM方法:克服 G − 1 G^{-1} G−1奇异、非正定的问题拟牛顿法 共轭方向法共轭梯度法 约束最优化问题一般约束优化问题 无约束最优化问题 黄金分割法黄金分割法,也叫0.618( τ = 0.618 τ=0.618 τ=0.618)法,这个方法可所谓足够简单,同时它适用的范围也就相对有限,需要给定单峰目标函数,以及代求区间[ a a a0, b b b0] 算法设计: 步骤1:给定 a a a0>0, b b b0>0,i=0,ε>0, τ = 0.618 τ=0.618 τ=0.618 步骤2:若 b b bi- a a ai0 步骤2:若终止条件满足( ∣ ∣ g k ∣ ∣ < ε ||g_k|| |
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