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: ...
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：⎟⎟⎠...
文档标签: 试验 f R 运筹学 实验报告 Wolfe 共轭梯度法 共轭梯度 简约梯度法 系统标签: wolfe 梯度 运筹学 共轭 nfxk bfxk 一、实实目的:1、掌握求解无实束最实化实实的F-R共实梯度法,以及实束最实化实实Wolfe实实梯度法。2、用学会MATLAB实程求解实实,实以上方法的实算实程和并实果实行分析。二、...
内容提示: 运筹学实验报告(F-R 共轭梯度法、 Wolfe 简约梯度法) 一、 实验目的: 1、 掌握求解无约束最优化问题的 F-R 共轭梯度法, 以及约束最优化问题 Wolfe 简约梯度法。 2、 学会用 MATLAB 编程求解问题, 并对以上方法的计算过程和结果进行分析。 二、 实验原理与步骤: 1、 F-R 共轭梯度法 基本步骤...
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...
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) %x0是初始...
运筹学实验报告(F-R共轭梯度法、Wolfe简约梯度法) {code:InvalidRange,message:The requested range cannot be satisfied.,requestId:790c64db-7c80-4a2d-8a20-de2a05a2581c} +申请认证 文档贡献者 孤独的牧羊人118 150805 472484 0.0 文档数 浏览总量 总评分 相关文档推荐 暂无相关推荐文档 ...
例:用F-R共轭梯度法求解下列问题:22212xxxf+=)(min取初始点⎟⎟ ⎜⎜⎝⎛=551x.解:在点x处,目标函数的梯度⎟⎟ ⎜⎜⎝⎛=∇=2142xxxfxg)()(,海森阵⎟⎟ ⎜..
运筹学实验报告(f-r共轭梯度法、wolfe简约梯度法).pdf,运筹学课程实验报告 姓名:*** 学号:*** 班级:*** 日期:2012/12/17 一、实验目的: 1、掌握求解无约束最优化 问题的 F-R共轭梯度法,以及 约束最优化问题 Wolfe简约梯度法。 2、学会用MATLAB编程求解
F-R共轭梯度法2) conjugate gradient algorithm 共轭梯度法 1. Training method of multi-layered neural network based on conjugate gradient algorithm; 基于共轭梯度法的多层神经网络训练方法 2. Blind image restoration based on space domain conjugate gradient algorithm; 基于空间域共轭梯度法的盲目图像复原...