数值最优化/ / 科学出版社 / 2006年01月出版 想读 在读 读过 豆瓣评分TM打开App评分 9.8 69人评分电子书/纸质版购买128.20元起简介 本书作者现任美国西北大学教授,多种国际权威杂志的主编、副主编。作者根据在教学、研究和咨询中的经验,写了这本适合学生和实际工作者的书。本书提供连续...展开短评 打开App写短评
数值最优化方法的共同点 数值最优化方法本质是用一些迭代算法去找到整个函数或一些实际问题的近似可能的最优解和最优函数值,而这个过程可以通俗理解为“先进的、有目的的随机搜索”。用数学式子来表示就是: x1∗,x2∗,⋯,xn∗=argmaxf(x1,x2,⋯,xn) 这个过程会经历一些不断试错的过程,中途可能会...
Lec10-1:机器人控制的优化理论基础(为什么要学好优化,优化理论与优化算法区别,正定矩阵基础)_哔哩哔哩_bilibili optimization问题的脉络 参考资料:高立. 数值最优化方法[M]. 北京大学出版社, 2014. 本文主要基于Python实现第三章的Newton算法,对于理论部分的推导详见参考文献。 考虑问题 min f(x)=3x12+3x22−x12...
数值最优化方法是求解目标函数极值问题的核心工具,其核心思想是通过迭代逼近最优解。根据目标函数的性质(如一阶或二阶可导性)以及约束条件,可分为牛顿法、梯度下降法、共轭梯度法等经典方法,以及最小二乘等特定场景下的优化技术。以下从方法分类、核心公式及适用场景展开说明。一、牛顿迭代...
数值最优化 作者: 劳斯特 著 出版社: 科学出版社 出版时间: 2006-12 版次: 1 ISBN: 9787030166753 定价: 98.00 装帧: 精装 开本: 其他 纸张: 胶版纸 页数: 664页 字数: 779千字 正文语种: 简体中文,英语 原版书名: Numerical Optimization ...
这里我们介绍一个取得多个极小点的方法,即: 使用不同的随机种子来多次调用 NMinimize,从而导致采用不同的优化路径. 这里我们介绍另一种取得多个极小点的方法. 即: 用以下方式写下目标函数,以使得访问过的所有点成为一个列表,然后选择具有接近最终解的目标函数值的点.
数值最优化(8) 这期主要是讨论信赖域方法的子问题,即step的选取,由于数值最优化书有些简略,中间部分参考Jorge.J.More等人的论文:compute a trust region step.
数值最优化方法可分为三类:随机搜索方法、梯度搜索方法及类模式搜索方法。 一、随机搜索方法 随机搜索方法是一类基于随机过程的搜索算法,它的基本思路是用随机的方式搜索一定数量的可能的解,从而找出满足最佳化要求的最优解。随机搜索方法不需要借助任何假定,它们可以用来解决各种类型的最优化问题,可以在没有充分知识的...
2023-07-06 《数值优化方法》-庞丽萍,肖现涛-无约束最优化(一) Matlab优化概述 形如 的问题称为无约束最优化问题,注意到上述问题是定义在 上且 为实值函数。 对于上述优化问题首先需要明确的是最优解的概念。 定义1.1若对任意 ,不等式 成立,则称
数值最优化方法是一种数学与计算机科学领域的方法，用于求解数学模型中的最优解问题。在实际生活和工程实践中，我们经常遇到需要优化一些目标函数的问题，如最小化成本、最大化收益、最短路径等。数值最优化方法通过对目标函数进行迭代计算，逐步调整解的取值，来寻找最优解。1. 梯度下降法（Gradient Descent）梯度下降...