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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