牛顿拉夫逊算法的核心思想是通过不断逼近函数的根来求解方程。它利用函数的局部线性逼近来找到方程的根,然后通过迭代的方式不断逼近真实的根。具体来说,算法的步骤如下: 1. 选择一个初始值x0作为方程的近似根。 2. 在当前的近似根xk处,计算函数f(xk)和导数f'(xk)的值。 3. 通过牛顿法得到下一个近似根xk...
牛顿-拉夫逊优化算法(Newton-Raphson-based optimizer, NBRO)是一种新型的元启发式算法(智能优化算法),该成果由Sowmya等人于2024年2月发表在中科院2区Top SCI期刊《Engineering Applications of Artificial Int…
这种方法的要点就是把对非线性方程的求解过程变为反复对相应的线性方程求解的过程,通常称为逐次线性化过程,这是牛顿拉夫逊法的核心。为容易理解牛顿-拉夫逊法的解算方法,这里从一维非线性方程式的解来阐明它的意义和推导过程,而后推广到n维变量的一般情况。 1. 牛顿-拉夫逊法的意义和推导过程设一维非线性方程为 fx...
牛顿-拉夫逊优化算法（NRBO），作为2024年新兴的智能优化算法，由Sowmya等人在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》期刊上发表。尽管算法尚处于早期阶段，但其独特的搜索策略和性能潜力值得关注。NRBO结合了向量集和NRSR、TAO等算子，利用NRM进行搜索区域定义，通过种群初始化在可行区域探索。...
牛顿-拉夫逊优化算法算法(Newton-Raphson-based optimizer,NRBO)是Sowmya等学者在启发式优化算法领域的最新研究成果,论文刊登于中科院2区顶级SCI期刊《Engineering Applications of Artificial Intelligence》。 该算法灵感来源主要基于两个关键原理: 牛顿-拉弗森搜索规则(NRSR): ...
二、牛顿-拉夫逊法潮流计算 2.1牛顿-拉夫逊法原理牛顿拉夫逊法是目前求解非线性方程最好的一种方法。这种方法的要点就是把对非线性方程的求解过程变为反复对相应的线性方程求解的过程,通常称为逐次线性化过程,这是牛顿拉夫逊法的核心。为容易理解牛顿-拉夫逊法的解算方法,这里从一维非线性方程式的解来阐明它的意义...