CanChen 讲完了二次线性规划,这节课主要是讲了一般的非线性约束最优化怎么解。 等式约束-Lagrange-Newton 先列Lagrange方程: 然后用牛顿法求方程的根(这个迭代又被称为Newton-Raphson迭代): Sequential Quadratic Programming 这个问题是最泛化的优化问题了,先看看怎么根据KT条件写出原始优化问题 这一步实际上是把一般...
蒙特卡洛方法(含实例及matlab代码) 蒙特卡洛方法 蒙特卡洛方法(Monte Carlo method),也称统计模拟方法,是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明,而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。是指使用随机数(或更常见的伪随机数)来解决很多计算问题的方法。 基本思想 当所求解...
在机器学习中优化算法能够帮助我们在大量的迭代中快速训练模型。 01实例分析 上一篇介绍了简单的线性规划,现实中有很多问题都是非线性的,此篇来介绍一下目标函数以及约束都是非线性的求解方法。以下是非线性规划的表达式。 02MATLAB求解 fmincon求解 fmincon是MATLAB的非线性规划求解函数 [x,fval]=fmincon(fun,x0,A,...
单纯形法是一种求解线性规划问题的算法,其基本思路就是不断寻找顶点以逼近最优解。 具体来说,单纯形法将线性规划问题表示为一个高维空间中的凸多面体,然后从其中的一个顶点开始不断移动,直到找到最优解为止。 在每一步移动中,单纯形法采用了一些优化策略,例如选择离最优解更近的顶点、将问题转化为更小的子问题...