无约束优化

最新推荐文章于 2025-03-08 20:03:38 发布
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分类专栏： 学习学习 文章标签： optimization mathematica
本文档介绍了 Wolfram 系统中无约束优化的各种方法和技术，包括局部最小化方法如牛顿法、拟牛顿法、高斯-牛顿法等，以及求解非线性方程的方法。此外还详细讲解了步长控制技术，如线搜索和信任区域方法，并提供了如何设置优化问题的指南。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

http://reference.wolfram.com/language/tutorial/UnconstrainedOptimizationOverview.html


Unconstrained Optimization

Introduction

Methods for Local Minimization

Introduction
Newton's Method
Quasi-Newton Methods
Gauss–Newton Methods
Nonlinear Conjugate Gradient Methods
Principal Axis Method

Methods for Solving Nonlinear Equations

Introduction
Newton's Method
The Secant Method
Brent's Method

Step Control

Introduction
Line Search Methods
MoreThuente
Backtracking
Brent
Trust Region Methods

Setting Up Optimization Problems in the Wolfram System

Specifying Derivatives
Variables and Starting Conditions
Vector and Matrix Valued Variables
Termination Conditions
Symbolic Evaluation

UnconstrainedProblems Package

Plotting Search Data
Test Problems

References


最优化学习笔记：无约束优化算法（1）
weixin_66626616的博客
07-02 1015
无约束优化算法中线搜索方法的简单介绍
最优化问题 -- 从无约束优化到不等式约束优化
草台备忘录
08-07 2515
最优化问题可以分为无约束优化问题、等式约束优化问题和不等式约束优化问题。最令人头疼的就是不等式约束问题，然而它又是最常用的。接下来将针对每一种优化问题展开讲述，逐步展开是如何从无约束的优化问题一步步演变成不等式约束问题的。
无约束优化方法
_2312
05-13 8117
简要介绍无约束优化方法，详细介绍牛顿法、 梯度下降法、Hook-Jeeves 的理论推导和python实现
数值优化——无约束优化
m0_55918181的博客
02-06 1865
数值优化——无约束优化
优化问题之无约束优化
weixin_36378508的博客
05-22 3314
1 无约束问题定义 min fo(x),其中fo(x)为二次可微凸函数。 假定该问题可解，即：一定存在最优解x* 2 迭代算法求解 一般情况下，优化问题都是采用迭代算法求解。 当k趋近于无穷大时，f(x(k))趋近于最优值p* 当f(x(k))-p* <= e时算法将终止。e>0为我们所能允许的误差 x(k+1)=x(k)+s(k)+d(k) d(k)为k时刻的搜索方向，s(k)为k时刻的搜索步长 一个通用的下降算法可以描述为 给定初始点 x0 重复进行： 1 确定下降方向d(k) 2 确定步
无约束优化.zip
05-26
无约束优化是一种在数学和计算科学中常见的问题解决方法，主要目标是找到一个函数的全局最小值或最大值，而不受任何边界或条件限制。在这个领域，我们关注的是如何高效地搜索多维空间，找到最优解。在这个"无约束...
无约束优化.zip_无约束优化
07-15
无约束优化是数学优化领域中的一个关键分支，主要目标是在没有特定限制条件的情况下，寻找一个函数的全局最小值或最大值。在实际应用中，无约束优化常常用于模型拟合、参数估计、机器学习算法等诸多场景。MATLAB作为...
无约束优化matlab代码
04-19
无约束优化是数学建模和计算领域中的一个重要概念，它涉及寻找函数的全局最小值或最大值，而不受任何特定约束条件的限制。在实际应用中，无约束优化广泛应用于机器学习、数据科学、工程设计等领域。MATLAB，作为一款...
用Matlab解无约束优化问题+
10-16
用Matlab解无约束优化问题+ 用Matlab解无约束优化问题+ 用Matlab解无约束优化问题+ 用Matlab解无约束优化问题+
无约束优化问题
Vic_Hao的博客
03-06 848
Reference: https://blog.youkuaiyun.com/philthinker/article/details/78191864
无约束最优化方法
Shilong的博客
08-08 1435
无约束优化的常用方法：一阶最速下降法、二阶牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法
无约束最优化(一) 最速下降法、Newton法、修正Newton法
小小何先生的学习之旅
11-01 4954
本文首发于公众微信号-AI研究订阅号，来源东北大学模式识别研究生课程《最优化》个人学习笔记。   最速下降法利用目标函数一阶梯度进行下降求解，易产生锯齿现象，在快接近最小值时收敛速度慢。Newton法利用了二阶梯度，收敛速度快，但是目标函数的Hesse矩阵不一定正定。于是出现了修正的Newton法，主要是对不同情况进行了分情况讨论。 最速下降法   最速下降法是最早的求解多元函数极值的数值方法...
【最优化理论】03-无约束优化
星辰不问
11-16 2574
最优化理论 无约束优化
无约束优化问题的求解
最新发布
u013600306的博客
03-08 822
无约束最优化问题minfxx∈Rn的求解方法。
六、无约束优化算法
kking_edc的博客
09-22 1856
本章考虑如下无约束优化问题： min⁡x∈Rnf(x)(6.0.1)\min\limits_{x\in\mathbb{R}^n}f(x)\quad\quad(6.0.1)x∈Rnmin​f(x)(6.0.1) 其中f(x)f(x)f(x)是Rn→R\mathbb{R}^n\to\mathbb{R}Rn→R的函数。 一、线搜索方法 数学表述为：给定当前迭代点xkx^kxk，首先通过某种算法选取向量dkd^kdk，之后确定正数αk\alpha^kαk，则下一步的迭代点可写作： xk+1=xk+αkdk(6.1.
凸优化学习：无约束优化
吕爽
04-13 1221
无约束优化 模型 无约束优化的问题模型： minf(x)minf(x)\min f(x) 其中f(x)f(x)f(x)是二次可微凸函数。假定该问题存在最优点x∗x∗x^*,那么应该有： ∇f(x∗)=0∇f(x∗)=0\nabla f(x^*)=0 因此，该问题等价于求解nnn个变量的nnn个方程。在一些特殊情况下，可以得到该问题的解析解；通常情况下，需要通过迭代的方式来获得该...
工程优化问题【无约束优化】简单算法思路总结
CcBC的博客
12-19 1893
1 无约束优化算法思路 2 无约束优化的几种方法 2.1 最速下降法（梯度法） 算法步骤 例题 2.2 牛顿法 2.2.1基本牛顿法 算法步骤 例题 2.2.2 阻尼牛顿法 算法步骤 例题 2.3 共轭方向法 算法思路 注意：共轭方向法仅仅是一种思想，其思想描述如下，由此衍生的共轭梯度法 看了好多人的讲解，可脑袋里还是没...
Matlab实现无约束优化问题求解方法
在工程和科学领域，无约束优化是一种寻找多变量函数极值的方法，而不涉及变量之间的任何约束条件。无约束优化法的主要目的是找到函数的局部最小值或最大值，这在诸如工程设计、数据分析和机器学习等领域非常重要。...
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