[推荐]典型的优化方法
介绍一下各种典型得非线性优化方法,希望对大家有帮助主要有:
一维搜索算法
迭代下降算法
最速下降法
Newton法
共轭方向与共轭梯度法
拟Newton法
步长加速法
单纯形替换法
罚函 数法
障碍函数法
可行方向法
由于时间关系,今天可能没空了,以后会陆续添加,请大家不要着急
[ 本帖最后由 风花雪月 于 2006-12-25 16:40 编辑 ]
互相学习
能不能把每个优化方法的优缺点介绍一下下呀!麻烦了回复:(TNC)[推荐]典型的优化方法
呵呵,快一年了哦 能尽快吗? 怎么没有行动呢? 这个在很多书上都能看到比如:陈宝林编《最优化理论与算法》 我来抛砖引玉介绍几个吧
1. 一维搜索算法
其中比较经典的当然是黄金分割法(或者叫做0.618法)和进退算法,它们的基本原理我想就不用啰嗦了,它们用于求解无约束的一维最小值问题
感觉没有太多好些的
2. 最速下降法
它的优点是具有整体收敛性, 计算量小, 对初始值要求不高;缺点是收敛速度慢。适用于寻优过程的前期迭代。 以上算法的matlab代码有吗
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