【优化模型】求解无约束多元函数最小值

目录

1、前言

知识点

2、使用无导数法计算

fminsearch 函数

示例演示

示例演示二

fminunc

fminunc 示例演示

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1、前言

求解无约束多元函数的最小值是优化领域中的一个常见问题。

• 初始点选择：从定义域中选择一个初始点作为起始点。
• 目标函数选择：选择一个无约束的多元函数作为目标函数，例如二次函数、指数函数等。
• 优化算法选择：选择一个适合的优化算法进行最小值求解，如梯度下降法、共轭梯度法、牛顿法等。
• 算法参数设置：根据实际情况设置算法的参数，例如学习率、收敛准则等。
• 迭代求解：使用选择的优化算法进行迭代求解，直到满足终止准则（如达到最大迭代次数或目标函数变化较小）。

知识点

• 求无约束多元函数最小值
• 无导数的优化算法
• 共轭梯度法