信赖域方法记录

最新推荐文章于 2025-09-09 12:00:00 发布
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博客提供了东北大学关于“信赖域方法”的教学链接，该链接内容基础且人性化，适合相关学习者参考。

这里有一个东北大学的关于"信赖域方法"的教学链接,比较基础和人性化.

信赖域算法-The Dogleg Method（含例题及Python实现）
等待戈多的博客
10-17 1万+
文章目录前言一、What is The Dogleg Method？信赖域算法原理Dogleg Method 方法信赖域算法流程二、How to use The Dogleg MethodQuestion代码实现总结 前言 最近在上王晓老师的最优化算法课程。课程偏硬核。记录作业中信赖域算法中狗腿（The Dogleg）方法的实现。 一、What is The Dogleg Method？ 信赖域算法原理 把minf(x,y)minf(x,y)minf(x,y)转化为一维求步长sks_ksk​问题。其中sk
【课程复习+记录】最优化理论与方法
热门推荐
AlphaGoZero_L的博客
12-29 1万+
文章目录1 最优化问题与数学基础2 线性规划和单纯形法2.1 数学模型形式2.2 基本概念名词2.3 解的性质2.4 单纯形法2.5 初始基可行解的确定方法2.5.1 两阶段方法2.5.2 大M法3 对偶线性规划4 无约束最优化计算方法4.1 下降迭代算法4.1.1 一般格式4.1.2 一维搜索4.1.3 收敛速度4.2 精确一维搜索4.2.1 黄金分割法4.2.2 Fibonacci法4.2.3 三点二次插值法4.3 最速下降法4.4 牛顿法4.5 共轭方向法4.5.1 FR共轭梯度法4.6 信赖域方法（
信赖域优化算法设计与MATLAB实现
weixin_28949937的博客
09-05 982
信赖域方法中的每一步迭代都涉及求解一个子问题，即在当前点 $ x_k $ 处，基于二次模型 $ m_k(p) $ 和信赖域半径 $ \Delta_k $，找到一个最优的搜索方向 $ p_k $。为了提高优化效率，建议提供目标函数的梯度信息：% 带梯度的目标函数% 设置选项% 调用优化。
【RL Base】强化学习：信赖域策略优化（TRPO）算法
博主关注人工智能、强化学习、嵌入式等||985高校A+学科研究生、猿龄六年||优快云博客专家、2024年博客之星TOP33、华为云享专家、人工智能领域优质创作者。
11-30 3436
在强化学习（RL）领域，如何稳定地优化策略是一个核心挑战。2015 年，由 John Schulman 等人提出的信赖域策略优化（Trust Region Policy Optimization, TRPO）算法为这一问题提供了优雅的解决方案。TRPO 通过限制策略更新的幅度，避免了策略更新过大导致的不稳定问题，是强化学习中经典的策略优化方法之一。TRPO 是一种基于策略梯度的优化算法，其目标是通过限制新策略和旧策略之间的差异来确保训练的稳定性。TRPO 在高维、连续动作空间中表现尤为出色
深入解析信赖域策略优化（TRPO）：从理论到实践
zuiyuelong的博客
08-12 1146
在人工智能领域，强化学习（Reinforcement Learning, RL）已经成为解决序列决策问题的核心范式。2025年的今天，随着DeepSeek-R1等大模型对强化学习技术的深度应用，策略优化方法的重要性愈发凸显。强化学习的本质是智能体通过与环境的交互学习最优策略，而策略优化正是这一学习过程的核心引擎。LunarLander-v3是OpenAI Gymnasium中经典的连续控制环境，模拟航天器在月球表面的着陆过程。智能体需要控制主引擎和侧向推进器，在燃料有限条件下实现平稳着陆。
私域运营如何做好分层运营？
2402_86571652的博客
09-09 932
私域用户越积越多，发消息却像石沉大海，投入大量资源做活动，转化率却始终上不去。其实，这不是大家不够努力，而是 “一刀切” 的运营模式早已跟不上私域发展的节奏。今天想和大家深入聊聊私域运营的核心 —— 分层运营，看看它如何帮我们精准抓住不同用户的需求。
MATLAB环境下信赖域算法实战项目
weixin_28235889的博客
06-20 1071
信赖域算法（Trust Region Method）是一种迭代算法，主要用于求解非线性优化问题，其基本思想是通过控制一个信赖域来限制模型的预测值与实际函数值之间的差异。这一算法广泛应用于工程优化、机器学习、经济学等需要大规模数值计算的领域。安装完成后，MATLAB的开发环境已经准备好供用户使用。MATLAB开发环境包括以下主要组件：命令窗口（Command Window）：这是输入命令和显示计算结果的主界面。编辑器（Editor）：用于编写和编辑MATLAB代码、函数和脚本。
To B行业做私域，需要注意的几点内容
weixin_64051447的博客
05-23 866
市面上成功的私域案例，基本都是To C行业的，但现在也有很多人关心，To B行业该如何做私域呢？To B与To C行业存在很大差别，运营模式、客户特点、成交方式都不一样，私域红利很大，所以很多To B行业的人，也研究如何做私域。但鉴于To B行业的特殊性，在做私域之前，还是要注意一些问题。
CNAME 别名记录
zam183的博客
12-11 3407
CNAME 别名记录   CNAME 被称为规范名字。 这种记录允许您将多个名字映射到同一台计算机。 通常用于同时提供WWW和MAIL服务的计算机。例如，有一台计算机名为“r0WSPFSx58.”（A记录）。 它同时提供WWW和MAIL服务，为了便于用户访问服务。可以为该计算机设置两个别名（CNAME）：WWW和MAIL。 同样的方法可以用于当您拥有多个域名需要指向同一服务器IP，此时...
求解非线性规划的修正滤子信赖域方法
02-21
为了详尽阐述关于“求解非线性规划的修正滤子信赖域方法”的知识点，我们首先需要了解非线性规划、信赖域方法以及滤子方法的基本概念，并且理解将滤子技术和信赖域方法结合起来解决非线性规划问题的创新之处。...
RPO信赖域策略优化 概念原理，让小白听懂，举例
07-08
我们注意到用户的问题中出现了混淆：用户要求解释"RPO（信赖域策略优化）"，但引用内容讨论的是"恢复点目标（Recovery Point Objective）"。这显然是术语缩写RPO的重名问题。 根据对话历史： - 用户之前询问的是...
broyden，信赖域，最速下降法求解非线性方程组的完整MATLAB代码，迭代次数，运行时间，简单易懂。
04-18
MATLAB内置了`fsolve`函数，可以通过设置选项来使用信赖域方法。这里需要展示如何调用内置函数，并提取迭代次数和运行时间。同时，用户可能需要自定义实现，但考虑到时间复杂度和可读性，使用内置函数可能更合适，但...
【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）
最新发布
11-26
【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab实现的5节点电力系统潮流计算，重点采用牛顿-拉夫逊法（牛拉法）和PQ分解法两种经典算法进行求解。文档详细阐述了两种方法的数学模型、迭代过程及收敛特性，并通过Matlab代码实现对同一测试系统进行仿真分析，对比了两种算法在计算精度、收敛速度和编程复杂度方面的差异。文中包含完整的代码结构、关键函数说明以及运行结果展示，有助于理解电力系统潮流计算的基本原理与数值方法的应用。; 适合人群：电力系统相关专业的本科生、研究生及从事电力系统分析与仿真的科研人员和技术工程师。; 使用场景及目标：①掌握牛顿-拉夫逊法和PQ分解法在电力系统潮流计算中的具体实现过程；②通过Matlab编程加深对潮流算法迭代机制、雅可比矩阵构建与节点分类的理解；③用于教学演示、课程设计或科研项目中作为基础算法参考。; 阅读建议：建议读者结合电力系统分析基础知识，先理解算法原理再逐步调试代码，重点关注节点导纳矩阵的形成、功率偏差计算与修正方程求解环节，同时可通过修改系统参数验证算法稳定性与适用范围。
基于51单片机的直流电机调速测速正反转控制
11-26
基于51单片机，实现对直流电机的调速、测速以及正反转控制。项目包含完整的仿真文件、源程序、原理图和PCB设计文件，适合学习和实践51单片机在电机控制方面的应用。 功能特点 调速控制：通过按键调整PWM占空比，实现电机的速度调节。 测速功能：采用霍尔传感器非接触式测速，实时显示电机转速。 正反转控制：通过按键切换电机的正转和反转状态。 LCD显示：使用LCD1602液晶显示屏，显示当前的转速和PWM占空比。 硬件组成 主控制器：STC89C51/52单片机（与AT89S51/52、AT89C51/52通用）。 测速传感器：霍尔传感器，用于非接触式测速。 显示模块：LCD1602液晶显示屏，显示转速和占空比。 电机驱动：采用双H桥电路，控制电机的正反转和调速。 软件设计 编程语言：C语言。 开发环境：Keil uVision。 仿真工具：Proteus。 使用说明 液晶屏显示： 第一行显示电机转速（单位：转/分）。 第二行显示PWM占空比（0~100%）。 按键功能： 1键：加速键，短按占空比加1，长按连续加。 2键：减速键，短按占空比减1，长按连续减。 3键：反转切换键，按下后电机反转。 4键：正转切换键，按下后电机正转。 5键：开始暂停键，按一下开始，再按一下暂停。 注意事项 磁铁和霍尔元件的距离应保持在2mm左右，过近可能会在电机转动时碰到霍尔元件，过远则可能导致霍尔元件无法检测到磁铁。 资源文件 仿真文件：Proteus仿真文件，用于模拟电机控制系统的运行。 源程序：Keil uVision项目文件，包含完整的C语言源代码。 原理图：电路设计原理图，详细展示了各模块的连接方式。 PCB设计：PCB布局文件，可用于实际电路板的制作。
基于OPPO竞赛的本科毕业论文开源实现方案
11-26
本资源包所含程序代码均已完成全面质量检测，各项功能模块运行状态稳定可靠。针对技术实现层面的疑问或系统架构讨论，用户可通过站内通信渠道提交问题，项目维护团队将在24小时内予以专业解答。 该资源包主要面向计算机学科教育应用场景，特别适用于高等院校的毕业设计项目开发、课程实践任务等教学需求。在人工智能、计算机科学与技术等专业方向的教学实践中，该资源包提供的算法实现案例和工程框架具有显著参考价值。 使用者获取资源后，建议优先查阅项目文档中的README技术说明文件（若存在），其中详细记载了环境配置要求、依赖组件清单及部署流程等关键技术参数。需要特别声明的是，本资源包所有内容仅限于技术交流与学术研究范畴，严格禁止任何形式的商业性应用或二次销售行为。所有源代码及文档资料的知识产权均受相关法律法规保护。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
2025 AI赋能能源系统：解锁可持续AI 助力韧性能源转型研究报告.pdf
11-26
2025 AI赋能能源系统：解锁可持续AI 助力韧性能源转型研究报告
C# winform yolov11-onnx实例分割模型部署源码.zip
11-26
【测试环境】 vs2019 net framework4.7.2 opencvsharp4.8.0 onnxruntime1.16.3 视频演示：https://www.bilibili.com/video/BV1yu1qYaE5K/ 博文地址：https://blog.youkuaiyun.com/FL1623863129/article/details/142727953
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）
11-26
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）内容概要：本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究，重点进行了系统建模与控制策略的设计与仿真验证。通过引入螺旋桨倾斜机构，该无人机能够实现全向力矢量控制，从而具备更强的姿态调节能力和六自由度全驱动特性，克服传统四旋翼欠驱动限制。研究内容涵盖动力学建模、控制系统设计（如PID、MPC等）、Matlab/Simulink环境下的仿真验证，并可能涉及轨迹跟踪、抗干扰能力及稳定性分析，旨在提升无人机在复杂环境下的机动性与控制精度。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真能力的研究生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师，尤其适合研究先进无人机控制算法的技术人员。; 使用场景及目标：①深入理解全驱动四旋翼无人机的动力学建模方法；②掌握基于Matlab/Simulink的无人机控制系统设计与仿真流程；③复现硕士论文级别的研究成果，为科研项目或学术论文提供技术支持与参考。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作，重点关注建模推导过程与控制器参数调优，同时可扩展研究不同控制算法的性能对比，以深化对全驱动系统控制机制的理解。
基于知识图谱的《红楼梦》人物关系可视化与问答系统实现：LTP命名实体识别与关系抽取应用
11-26
app.py作为系统的主要启动文件，承担程序运行的初始化功能。templates目录包含所有用户界面文件，其中index.html实现系统欢迎页面的展示，search.html提供人物关系检索功能，all_relation.html呈现完整的人物关系网络，KGQA.html则用于处理基于知识图谱的问答交互。static资源目录集中管理前端样式文件与交互脚本，包含CSS样式表和JavaScript功能代码。 数据处理模块raw_data负责存储经过预处理的结构化三元组数据。知识图谱构建模块neo_db包含多个功能组件：config.py统一管理系统配置参数，create_graph.py实现图数据库的初始化构建，query_graph.py提供图谱数据查询服务。KGQA问答模块整合了自然语言处理功能，ltp.py专门负责文本分词、词性标注与命名实体识别等语言分析任务。 网络爬虫模块spider包含多个数据采集组件，其中get_*.py系列文件专门用于获取人物相关信息，并已完成图像数据的采集工作。各模块之间通过标准化接口进行数据交互，形成完整的知识图谱构建与查询体系。系统采用分层架构设计，前后端分离的开发模式确保了功能模块的可维护性和扩展性。数据流经过严格规范化处理，从原始数据采集到最终可视化展示形成完整闭环。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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