1、F-R共轭梯度法 基本步骤是在点 处选取搜索方向 , 使其与前一次的搜索方向 关于 共轭,即 然后从点 出发,沿方向 求得 的极小值点 , 即 如此下去, 得到序列{ }。不难求得 的解为 注意到 的选取不唯一,我们可取 由共轭的定义 可得: 共轭梯度法的计算过程如下: 第一步:取初始向量 , 计算 第步:计算 2、Wolf
非线性无约束F-R共轭梯度法 针对非线性约束问题进行优化,此次用例题来展示F-R共轭剃度法的使用。 目标函数为:f=(x(1))^2+4*(x(2))^2+(x(3))^2-2*(x(1)); 给定初始点为:(1,0,0),终止误差10-4. function [x,val,k]=frcg %功能:用FR共轭梯度法求解无约束问题: min f(x)...
PAGE 1 海风与甜橙非线性无约束 F-R共轭梯度法 海风与甜橙针对非线性约束问题进行优化,此次用例题来展示F-R共轭剃度法的使用。目标函数为:f=(x(1))^2+4*(x(2))^2+(x(3))^2-2*(x(1)); 给定初始点为:(1,0,0),终止误差10-4. function [x,val,k]=frcg %功能: 用FR共轭梯度法求解无约束...
例:用F-R共轭梯度法求解下列问题: 2 2 2 1 2xxxf+=)(min 取初始点 ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ = 5 5 1 x. 解:在点x处,目标函数的梯度 ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ =∇= 2 1 4 2 x x xfxg)()(, ...
例:用F-R 共轭梯度法求解下列问题: 2 min f ( 2 5 1 ⎛ ⎞ 取初始点x ⎜ ⎟. 5 ⎝ ⎠ ⎛2x 1 ⎞ 解:在点x 处,目标函数的梯度g (x ) =∇f (x ) ⎜⎜4x ⎟⎟, ⎝ 2 ⎠ 2 ⎛2 0⎞ ∇ f (x ) ⎜ ⎟=A ⎝0 4⎠ 2 ×5 −10 1 1 ⎛...
例：用F-R 共轭梯度法求解下列问题：22212x x x f +=)(min 取初始点⎟⎟ ⎜⎜⎝⎛=551x .解：在点x 处，目标函数的梯度⎟⎟ ⎜⎜⎝⎛=∇=2142x x x f x g )()(， 海森阵⎟⎟⎠ ⎞⎜⎜⎝⎛=∇40022)(x f =A 第一次迭代：⎟⎟⎠...
答:共轭梯度法就是以函数得梯度构造共轭方向得一种算法,具有共轭方向得性质。共轭梯度法具有超线性收敛速度。梯度法与共轭梯度法得区别就是:1)最速下降法(梯度法) :搜索方向为目标函数负梯度方向,计算效率优于坐标轮换法。开始几步搜索下降快,但愈接近极值点下降愈慢。对初始点得选择要求不高,适合与其它方法结合使...
(1)梯度法的特点: 1、梯度法理论明确,程序简单,计算量和存储量较少,对初始点的要求不严格。 2、负梯度方向不是理想的搜索方向,梯度法也不是一种理想的方法,梯度法的收敛速度并不快。 3、梯度法的迭代全过程的搜索路线呈锯齿状。 (2)共轭梯度法的特点: 1、全局收敛(下降算法),线性收敛; 2、每步迭代只需...
1、F-R共轭梯度法 基本步骤是在点 处选取搜索方向 , 使其与前一次的搜索方向 关于 共轭,即 然后从点 出发,沿方向 求得 的极小值点 , 即 如此下去, 得到序列{ }。不难求得 的解为 注意到 的选取不唯一,我们可取 由共轭的定义 可得: 共轭梯度法的计算过程如下: 第一步:取初始向量 , 计算 第步:计算...