narina的博客

第六章 约束最优化方法6.1 ECs for equality-constrained problems6.2 ECs for inequality-constrained problems6.1 ECs for equality-constrained problems等式约束minf(X)s.t. hv(X)=0    (v=1,2,3,⋯ ,m) minf(X) \\ s.t. \ h_v(X)=0 \ \ \ \ (v=1,2,3,

第五章 线性规划方法 Linear Programming5.1 线性规划问题的一般形式5.2 线性规划问题的解5.2.1 基本解的产生与转换5.2.2 基本可行解的产生与转换5.2.3 基本可行解的变换条件1. 最优性条件2. 非负性条件5.3 单纯形算法 The Simplex Method5.1 线性规划问题的一般形式5.2 线性规划问题的解基本解： 只满足约束方程的解。基本可行解： 同时满足约束方程和变量非负约束的解。最优解： 使目标函数取得最小值的基本可行解。5.2.1 基本解的产生与

第四章 无约束最优化方法 优化算法中心思想4.1 梯度法（Steepest Descent Method）4.2 牛顿法4.2.1 基本牛顿法4.2.2 阻尼牛顿法4.3 变尺度法（拟牛顿法）(Quasi-Newton's Method)4.4 共轭梯度法(Conjugate Gradient Method)优化算法中心思想如何选择搜索路径并沿路径搜索4.1 梯度法（Steepest Descent Method）选择迭代点的负梯度方向作为下降方向，故从局部来看收敛速度最快，但在梯度法的迭代中，搜

第三章 线性搜索（一维搜索）3.1 确定初始区间3.2 缩小区间3.3 黄金分割法（0.618法）3.4 斐波那契法（Fibonacci Search Method）3.5 二次插值法（Powell's Quadratic Interpolation Method)3.6 三次插值法（Davidon's Cubic Interpolation Method）3.1 确定初始区间Unimodal Function:A function f of single variable x on an inter