《最优化方法》
课件是学习的核心内容
这门课,作业自己交,但是老师不做记录,上课不点名, 不记录平时成绩。
第一章 最优化问题的概述
1.1 概述(和考试内容无关,了解内容)
例题1.1.1运输问题
数学模型,涉及到“最省”就说明这是一个最优化问题
每个水泥厂可以运往k个城市,由此给出目标函数
对目标函数求最小值,这里有约束条件xij>=0,就是说不存在将水泥再退回水泥厂
以上就是一个最优化的数学模型
可以简写为以下内容,此外最优化也就是研究这一个问题。
f f f是 R n − > R R^n -> R Rn−>R的一个函数,将x的范围计做D,D是 R n R^n Rn空间的一个区域,这些区域可能使用过这些不等式(约束条件)描述的,例如 x i j > 0 x_{ij} > 0 xij>0在二维空间中则表明位于第一象限。
第二个例子同理
例题1.1.3指派问题
对于一个人,上不同类型的课,收费是不一样的。例如,一个数学老师上数学课一个学时只要100元,但是上一节英语课就会吃力一些,所以收费更高,需要一个学时500元。
一个老师和其中一门课联系是1,和其余三门课联系是0
和前面水泥厂的区别在于,前面是实数变量,这里是0 1变量。
例题1.1.4数据拟合问题
高中物理实验中的弹簧实验, y = k x y = kx y=kx,指定x,得到F,计算k,多次实验,每次实验的k应该存在微小的差异。将多次实验的k,做平均得到最终结果。这里有一个问题,是算数平均,还是几何平均,又或者是其他方法呢?好坏的标准是误差要小,这就是一个最优化问题,这里选择用 ∣ F i − k x i ∣ |F_{i} - k x_{i}| ∣Fi−kxi∣作为误差的衡量标准(标准不唯一,也可以点到直线的距离),求解其最小值,但是这个不能用导数求解,因为绝对值函数存在“尖点”不可导,怎么办的,转换为求解绝对值的平方,即 m i n ( ( F i − k x i ) 2 ) min((F_{i} - k x_{i})^2) min((Fi−kxi)2)
通过这种方法求出来的和中学物理书是不一致的。
将误差平方和最小的问题的方法称作最小二乘法
最优化问题的总结
这里 g j ( x ) > = 0 g_{j}(x) >= 0 gj(x)>=0,不存在严格大于零,一般都是大于等于0,这个具体的内容后序会有讲解。
相关概念
可行解(feasible solustion)
所以一般加上=号是为了保证集合D是一个闭集合
范数(了解一下,考试不考)
举这样一个例子,将2范数转换为1范数,如果从左下角走到右上角,按照路线来是4 + 3或者 3 + 4这是二范数,从左下角直接到右上角,是一范数。
最优化问题的分类
1.2最优化问题的一般算法
我们会解的方程,涉及到一元一次方程,一元二次方程,一元三次方程,一元四次方程(可以搜索到求根公式),但是一元五次及以上的方程不存在求根公式。所以最优化问题是一个算法,不是求导解方程就能够解决的问题。
算法一般是一个迭代算法,
2024-09-12 15:20:00
第二章 线性规划
第三章 无约束最优化方法
第四章 约束最优化方法
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