算法中的最优化方法与实现（第0课 大纲）

原创 已于 2023-09-23 12:59:05 修改 · 706 阅读 · 3 ·
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于 2023-09-12 12:47:23 首次发布
本文介绍了由林姝（研一）讲解的课程，关注算法中的最优化算法方法及其在实践中的实现，以教学目标大纲的形式展开，结合参考教材深入探讨。

学习目标：算法中的最优化算法方法与实现（林姝，研一）1.课程大纲

教学目标
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大纲内容
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参考教材
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国科大-林姝-算法中的最优化方法2022期末复习整理+试卷
qq_43578042的博客
03-11 3759
国科大-林姝-算法中的最优化方法2022期末试卷
基于Java的机器学习算法实现与优化
shrgegrb的博客
02-17 1089
虽然Python是机器学习领域的主流编程语言，但Java作为企业级应用的核心语言，其强大的性能和可扩展性，使得它在机器学习领域也有着重要的地位。本文将深入探讨如何在Java中实现常见的机器学习算法，并在实现过程中进行优化，以提高算法的性能和效果。在Java中，可以利用现有的机器学习库来实现这些算法，提升模型的预测能力和泛化性能。在实际应用中，Java虽然不是机器学习的主流语言，但其强大的性能和可扩展性使其在某些领域具有不可忽视的优势。通过去除不相关或冗余的特征，可以减少计算量，提高模型的准确度。
最优化 中国科学院大学 算法中的最优化资源
09-22
教学目的要求 最优化方法属于专业普及课程，是从所有可能方案中选择最合理的方案以达到最优目标的学科，是随着计算机的普遍应用而发展起来的，它已广泛应用于各个领域。随着最优化方法理论的完善及计算机技术中各种算法的发展，最优化方法也广泛被应用于计算机算法的设计和优化。本门课程旨在讲授最优化的基本理论和方法，要求通过本课程的学习，具有应用最优化方法解决一些实际问题的初步技能，并为以后的学习和工作做必要的准备。 本课程的任务是讨论求解线性规划、无约束非线性规划、约束非线性规划、多目标规划、整数规划的基本原理与一般方法，并学习MATLAB等工具软件的应用，使学生掌握最优化方法的基本概念、基本原理和基本方法，初步学会应用最优化方法解决简单的实际优化问题，培养解决实际问题的能力。 预修课程 微积分、线性代数 教材 教材： 《最优化理论与方法》，作者袁亚湘、孙文瑜，科学出版社，1997； 课程资料。 主要内容 第一章 最优化方法的由来及其基本原理 . 最优化方法的产生与发展，最优化方法的基本原理 第二章 线性规划 .线性规划问题，单纯形法 第三章 二次规划 . 二次规划算法及应用 第四章 无约束非线性规划 . 牛顿、拟牛顿方法，下降方向及线性搜索 第五章 有约束非线性规划 . 有约束非线性规划算法，等式约束和不等式约束的处理 第六章 凸优化 . 凸问题，凸约束，凸优化算法及实例 第七章 全局优化 . 局部与全局最优解，多起始点、模拟退火、遗传算法 第八章 MATLAB优化工具箱 . MATLAB优化工具软件的使用 第九章 多目标优化 . Pareto最优性，多目标优化算法 第十章 整数规划 . 混合整数规划算法概述，整数规划复杂性，搜索 第十一章 最优化方法在计算机算法中的应用 . 最优化方法在机器学习等领域的应用。 基本要求： 1、掌握最优化方法的基本概念、相关的优化原理和最常用的算法，注意方法处理的技巧及其与计算机的结合，提高计算机应用能力； 2、通过例子，学习使用各种优化方法解决实际中遇到的简单优化问题，提高分析、解决实际问题的能力； 参考文献 主要参考书： 《最优化理论与方法》，作者陈宝林，清华大学出版社，1989； Nonlinear Programming (Second Edition),Dimitri P. Bertsekas, Athena Scientific Belmont, 1999.
国科大-算法中的最优化方法-林
qq_52394082的博客
12-13 1466
很简单，面向试卷复习牛顿法计算共轭梯度法拟牛顿法最优化方法选择并给出原因几个优化方法之间的比较：牛顿、切平面、共轭梯度常见凸函数dfp方法（未考）计算题复习（牛顿、共轭梯度、最速下降法、单纯形法）图解线形规划线性规划化为标准形式证明题：凸函数的定义模拟退火、遗传算法过程简介。
国科大 - 算法中的最优化方法（林姝）考试复习
小兮的皮卡丘
12-10 4389
Motivation 本文针对中国科学院大学研究生开设的《算法中的最优化方法》课程，授课老师是林姝老师。 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 能搜到这里，想必你正在为考试复习焦虑吧。今年复习时同样毫无头绪，只有去年学长的一篇博客作为参考。下面将考试的要点记录下来，供未来的你复习使用。 Met
【算法中的最优化方法】国科大林姝期末复习2021
Katniss的Blog
12-09 3293
这门课的资料在网上很少，因此总结一下2021年的考题。 凸、拟凸函数、单峰函数的判断（给函数）、梯度方向的判断（PPT最后一页那道题）、给函数和约束判断最优的方法，说明原因，给出停止条件。（考的这几道题的来源我在文后的文件中给出） 把给定的函数和约束化成minf(x)=CTxminf(x)=C^Txminf(x)=CTx,s.t.Ax=b,x≥0s.t. Ax=b,x\geq0s.t.Ax=b,x≥0的形式。 单纯形法：（1）图解法（2）给定起点[0,0]，写出单纯形法的详细步骤（和讲义PPT上的差.
算法中的最优化方法_学习目录
Yujia's Blog
09-27 1992
本章分享《算法中的最优化方法》我的课程学习笔记 笔记内容来源于我的课程学习（国科大计算机学院开的课） 参考书：《最优化理论与算法》（袁亚湘，孙文瑜） 学习内容目录： ...
国科大 王晓 最优化计算方法作业
05-03
作业为国科大王晓老师的 最优化计算方法 作业，总计两次作业，用到Matlab程序编写代码，有需要的同学可以下载。
研究生必修：迭代算法详解与最优化方法概论
课程大纲通常包括最优化问题的概述、线性规划及其对偶规划、无约束最优化方法和约束最优化方法等内容，每章节都围绕核心概念展开讲解，例如第一章会介绍最优化问题的数学模型和基本概念，如运输问题就是一个典型的...
osc_exam_exam.zip
12-09
osc_exam_exam.zip
《算法设计与分析》教学大纲.doc
最新发布
08-12
动态规划章节则聚焦于动态规划算法的设计要素和解决最优化问题的策略，以最长公共子序列和0-1背包问题作为案例讲解。贪心算法章节介绍了贪心算法的设计原则和应用，例如活动安排问题和单源最短路径问题。回溯法章节...
计算机算法设计与分析教学大纲.doc
05-27
- **最优化问题、算法基本思想**：介绍贪心算法的基本思路，强调局部最优导致全局最优的情况。 - **0/1背包问题的实例分析**：讲解如何使用贪心策略解决背包问题。 - **旅行商问题的实例分析**：探讨贪心法在解决...
最优化方法（5）:带约束的凸优化算法
qq_72551477的博客
03-16 1014
系列笔记是本人在上最优化方法时整理的，参考书籍为经典的 Numerical Optimization (Second Edition)。笔记主要分为0～5共六个部分，包括优化基础、线搜索、带约束优化基础、线性规划、对偶理论、带约束凸优化算法，以及一些零散的部分。这里是第五部分，也就是带约束的凸优化方法。大纲如下：投影梯度法比较常见的就是用于等式约束的优化问题： min⁡ f(x)s.t Ax=b \begin{align*} \min\: f(x)\\ s.t\:Ax=b \end{align*} minf
国科大算法最优化期末复习
qq_38391210的博客
01-04 3166
写在前面 期末复习的时候，一度找不到复习资料，复习起来很焦虑，希望可以把自己复习的重点记录下来，供后面的学弟学妹们参考复习。 复习重点 算法最优化考试是开卷考试，并且可以带电脑，平板(不能上网)。今年前面是几个填空题，主要考察凸函数，拟凸函数，单峰函数这些的图像判断，以及通过等高线图找到梯度方向（第一个ppt上的最后一页的那个图）。填空题主要就是考察这些基本概念。 第二大题给了4个题目，让判断是属于哪种规划（线性规划，凸优化等等），以及用哪种优化方法解决（单纯形法，扩展单纯形法等）。有选项可以选择，但是要说
最优化方法考试回忆
realyoume的博客
12-30 647
课程：中国科学院大学--算法中的最优化方法--林姝。最速下降法，模拟退火算法，遗传算法。考试时间：2024.12.12。线性函数和无穷范数的和是凸的。
算法中的最优化方法总结（中国科学院大学）
sinat_29687269的博客
12-06 4958
主要内容 1.线性规划 单纯形法 2.二次规划 modified simplex method（改进的单纯形法） 有效集法 3.无约束的非线性规划 梯度下降法 牛顿法、拟牛顿法 方向确定和步长确定的方法 垂直搜索方法 Powell垂直搜索方法 4.有约束的非线性规划 线性约束（拉格朗日方法） 非线性约束（罚函数、障碍法、SQP） 5.凸优化 凸集 截平面法、椭圆法、内点法 ...
国科大 计算机学院 雁栖湖校区（研一上）
Gao_Liu_cp的博客
01-17 2122
国科大生活、选课参考
matlab 线性规划 单纯形法
白水的博客
12-09 5011
先来介绍一下单纯形法，下面解释是从国科大算法最优化课程林姝老师的课件中截取的。 接下来写代码，单纯形法函数： %% SimplexMax.m function [x, c, z, pt, ind_B, ind_N] = SimplexMax(c, A, b, ind_B, iter_tag) % 单纯形法求解标准形线性规划问题: max cx s.t. Ax=b x>=0 % 输入参数: c为目标函数系数, A为等式约束方程组系数矩阵, b为等式约束方程组常数项, ind_B为松弛变量索引 % 输出
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