最新學習了最優化相關的一些知識,爲便於記憶,整理成最優化相關的http://系列,初學者,難免很多地方的理解有偏差,望指正
1. 最優化第一講——概念
2. 一維搜索算法
最優化第二講—一維搜索算法(二分法、等區間法)
最優化第二講——一維搜索法(斐波那契法和java實現)
最優化第二講——一維搜索法(黃金分割法和java實現)
最優化第二講——一維搜索法(牛頓法)
3. 無約束的梯度技術
最優化第三講——無約束的梯度技術
線性規劃的標準型與規範型 (Standard and Canonical Forms) Form Minimization Problem Maximization Problem Standard mins.t.∑j
多面集的表示定理的必要性的證明 前面的內容見 多面集的表示定理 4.2 必要性 4.2.1 有界情況下 若 SS 有界,由於有界集沒有方向,因此只要證明: ∀X∈S,∀X∈S, XX 可以被表示成 X1,⋯,XkX1,⋯,X
最優化技術——線性規劃 線性規劃基本概念 線性規劃問題就是在一組線性約束條件下,求解目標函數最優解的問題 標準形式 線性規劃問題的標準形式: 目標函數求最大值 所有約束條件均由等式表示 每個約束條件右端常數常爲非負值 所有決策變
1 ,凸集 : 定義 : 理解 : 閉合平面圖形 2 ,凸集 : 例子 哪個是凸集 : 解 : 1 是,另外兩個不是,因爲有的店無法連成線段
1 ,三維座標系中的直線 : ( 座標軸 :y,x1,x2 ) 如圖 : 2 ,仿射集 : 任意直線 ( 無限平面 ) 定義 : 理解 : 1 ,如果任意的兩個點在集合中,並且經過這兩個點的直線也在集合中 2 ,就稱這個
1 ,最優化 : 簡介 屬於 : 應用數學 作用 : 1 ,在一定條件下 2 ,找到最合適的方法 2 ,基本形式 : 數學定義 在一定條件下,求目標函數的最優值 3 ,最優化,分類 : 按照約束條件 : 有約束,無約束 根
Table of ContentsINTRODUCTION EXAMPLEPARETO OPTIMAL SOLUTIONKarush-Kuhn-Tucker ConditionsPROBLEM TRANSFORMATION STR
CH1:Formulation of single objective optimization problem 1. Motivations The aim of the first class is to understand
1、梯度下降的優缺點;主要問最優化方面的知識,梯度下降法的原理以及各個變種(批量梯度下降,隨機梯度下降法, mini 梯度下降法),以及這幾個方法會不會有局部最優問題,牛頓法原理和適用場景,有什麼缺點,如何改進(擬牛頓法)
目錄 0.梯度下降法深入理解 一.優化器算法簡述 1.Batch Gradient Descent (BGD) 2.Stochastic Gradient Descent (SGD) 3.Mini-Batch Gradient Desc
先看一下斐波那契數列 這個很容易理解,就是當前的值等於前兩個值的和 斐波那契法的遞歸結構如下 步驟一:我們首先要知道需要精確到的區間長度,例如要在[1, 10]之間搜索極小值點,希望精確到0.5之間,那麼也就是我最後要求得
1、matlab的網站,記錄一下: https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/ 可以下載其他人的代碼,學習學習 https://yarpiz.com 比較好的組織
1、 突然發現的,因此做個記錄。 2、中文參考 https://blog.csdn.net/duoduo1030/article/details/53582370?utm_source=itdadao&utm_medium=ref
參考 https://blog.csdn.net/wzl1997/article/details/79120323 1、 首先是模型的理解,然後是方法的求解思路,最後是工具的應用。 2、求解方法有以下幾種:將多目標化成單目標;非
1、由於已經用了一些工具,但是沒有總結,包括其他人的總結。 2、參考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/40579450 (【學界】運籌學數學規劃|離散優化求解器大搜羅)我覺的這篇文章講解的還是比較全的