最优化方法 运筹学【】
1.无约束
常用公式
线搜索准则：求步长
精确线搜索（argmin）
最速下降：sd：线性收敛
2.算法
SD
dk：付梯度=-g
newton
dk：Gkd=-g
二阶收敛，步长为1
阻尼牛顿：步长用先搜索
混合方法：反向
LM：不正定：让他正定
拟牛顿
引入B&H，以H代替G^-1
更新有DFG,BFGSgongshi
与sd关系
【人工NN】什么时候我能复现
共轭梯度法
d0=-g0；然后使用共轭梯度公式更新，使得每一次都去前一次的共轭方向
最小二乘：高斯牛顿+qr分解
3.【运筹学中的动态规划对编程似乎也很有用】
可微泛函达到极值于y0（x）=》此处变分=0
积分函数达到极值《=》欧拉方程：F_y-D/DX(F_y')=0
内点法：障碍函数
f+r(1/gi) r->0
外点法：罚函数
f+M(gi)**2 M->无穷
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