相关知识点: 试题来源: 解析 答:最速下降法此法优点是直接、简单,头几步下降速度快。缺点是收敛速度慢,越到后面收敛越慢。牛顿法优点是收敛比较快,对二次函数具有二次收敛性。缺点是每次迭代需要求海塞矩阵及其逆矩阵,维数高时及数量比较大。 反馈 收藏 ...
一般情况:如果其中 \lambda_k 不是通过一维搜索得到而是预先设定, 一般取为很小的正数, 称为学习速率,则该优化方法为一般的梯度法。 如果取为常数, 则较大的使得收敛较快, 但有可能跨越最小值点; 较小的收敛比较稳定但速度太慢。 也可以取 \lambda_k\longrightarrow0 ,例如 \lambda_k=\lambda_0\rho^k...
在微积分中,牛顿法(也被称为牛顿-拉夫森法)是一种迭代方法,用于求解可微函数F的根,这些根是方程F(x)=0的解。因此,牛顿法可以应用到二阶可微函数f的导函数f′上,以求解导函数的根(即满足f′(x)=0的解),这些解也被称为函数f的临界点。这些解可能是最小值,最大值,或鞍点。优化的目标是寻找函数f的(全...
求解无约束最优化问题方法 最常用的:梯度下降法(gradient descent)或最速下降法(steepest descent)。有实现简单的优点。梯度下降是迭代算法,每一步需要求解目标函数的梯度。 当目标函数是凸函数时,梯度下降算法是全局最优解。一般情况下,其解不保证是全局最优解。梯度下降法的收敛速度也未必最快。
求解无约束最优化问题的一个新的拟牛顿方法.
从上述运行结果可以得出最优解为实验结论结果改进的powell法当初始搜索方向线性无关时能够保证每轮迭代中以搜索方向为列的行列式不为零因此这些方向是线性无关的 数学与计算科学学院 实验报告 实验项目名称 所属课程名称 实验类型实验日期 powell 法求解无约束优化问题 最优化方法 算法编程 班学姓成 级号名绩 一、...
1、了解无约束最优化基本算法。 1、无约束优化基本思想及基本算法。 4、实验作业。 3、用MATLAB求解无约束优化问题。 2、MATLAB优化工具箱简介 无约束最优化问题 求解无约束最优化问题的的基本思想 *无约束最优化问题的基本算法 返回 标准形式: 求解无约束最优化问题的基本思想 求解的基本思想 ( 以二元函数为例 ...
梯度下降法(gradient descent),又名最速下降法(steepest descent)是求解无约束最优化问题最常用的方法,它是一种迭代方法,每一步主要的操作是求解目标函数的梯度向量,将当前位置的负梯度方向作为搜索方向。 梯度下降法特点:越接近目标值,步长越小,下降速度越慢。
问题一 1.主函数 % 利用最速下降法利用0.618方法求解goal函数的局部极小值 clc clear all close all global xk dk iter err = 1e-6; % 精度要求 iter = 0; % 迭代次数 iterMax = 1e5; % 最大迭代次数 x0 = [2,2]';% 初始点 [~,gk] = goal(x0); % 求初始梯度 xk(:,1) = x0; whil...