MATLAB从入门到精通-最速下降算法、牛顿算法、BFGS拟牛顿算法、共轭梯度算法无约束极值问题

最新推荐文章于 2022-07-02 23:27:27 发布
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分类专栏： MATLAB-30天带你从入门到精通 文章标签： 算法 matlab 人工智能
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该博客介绍了MATLAB中解决无约束极值问题的四种算法：最速下降法、牛顿法、BFGS拟牛顿算法和共轭梯度算法。每种算法都提供了基于MATLAB语言的函数定义，适合初学者和进阶者学习使用。

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最速下降法、牛顿法、拟牛顿法，Python实现高维二次目标函数优化
我乐飞的技术博客
11-20 2121
原理什么的就不说了，只有代码。。。 十元二次目标函数，求极小值点。 1.最速下降法 import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sympy import * def goldsteinsearch(f, df, d, x, alpham, rho, t): flag = 0 a = 0 b = alpham fk = f(x) gk = df(x)
最速下降法牛顿法matlab实现
weixin_43755104的博客
11-12 3084
文章目录牛顿法matlab实现参考 牛顿法 牛顿法主要应用在两个方面, 1, 求方程的根; 2, 最优化。 牛顿法是收敛速度最快的方法，其缺点在于要求Hessian矩阵（二阶导数矩阵）。牛顿法与梯度法很相似，先说一下梯度法：1是求梯度，也就是斜率，梯度就是函数变化比较大的地方，取它的反方向。2是求步长，就是每一步走多远。可以这样理解，假如你站在山上的某一个位置，你想最快的下山，你是不是一步一步的走。首先在你现在这个位置确定你往那个方向走，然后再确定你走多远，到了另一个位置，是不是也要确定你的方向，然后走多远
MATLAB实现最速下降法，牛顿法和共轭梯度法
12-18
最速下降法是以负梯度方向最为下降方向的极小化算法，相邻两次的搜索方向是互相直交的。牛顿法是利用目标函数在迭代点处的Taylor展开式作为模型函数，并利用这个二次模型函数的极小点序列去逼近目标函数的极小点。共轭梯度法它的每一个搜索方向是互相共轭的，而这些搜索方向仅仅是负梯度方向与上一次接待的搜索方向的组合。
优化方法：最速下降、阻尼牛顿、共轭梯度、BFGS法 matlab程序，以求解Rosen Brock函数极小值为例
04-15
优化方法：最速下降、阻尼牛顿、共轭梯度、BFGS法 matlab程序，以求解Rosen Brock函数极小值为例 程序有详细注释。
共轭梯度下降法matlab,用matlab实现最速下降法,牛顿法和共轭梯度法求解实例
weixin_26907201的博客
03-16 1086
用matlab实现最速下降法,牛顿法和共轭梯度法求解实例 (5页) 本资源提供全文预览，点击全文预览即可全文预览,如果喜欢文档就下载吧，查找使用更方便哦！19.90 积分实验的题目和要求 1、所属课程名称：最优化方法2、实验日期：2010 年 5 月 10 日~2010 年 5 月 15 日3、实验目的掌握最速下降法，牛顿法和共轭梯度法的算法思想，并能上机编程实现相应的算法。二、实验要求用 MA...
matlab-最速下降法，牛顿法，修正牛顿法，共轭梯度法，DFP法，坐标轮换发，单纯形法
m0_51273386的博客
07-02 2256
最速下降法，牛顿法，修正牛顿法，共轭梯度法，DFP法，坐标轮换发，单纯形法
《最优化理论与算法》最速下降法 例题10.1.1 Matlab代码
03-11
为了避免陷入局部最优，可以尝试不同的初始点或者使用更高级的优化算法，如共轭梯度法、拟牛顿法或有限内存的BFGS方法。 总之，最速下降法是优化问题的基本工具，而Matlab作为强大的数值计算平台，为其实现提供了...
MATLAB优化算法详解：共轭梯度法与拟牛顿法的应用
根据上述描述，本文档的关键词包括：共轭梯度法、最速下降法、牛顿法、拟牛顿法、优化算法、Matlab、海森矩阵、BFGS算法、DFP算法。在进行优化问题的研究和解决时，这些概念和方法是基础且关键的知识点。
掌握MATLAB中的共轭梯度与BFGS算法
在给定的文件信息中，我们可以提炼出几个关键知识点，这些知识点集中在数学优化算法的应用，特别是针对MATLAB环境下实现共轭梯度算法与BFGS拟牛顿算法。 首先，我们来看标题中的"matlab_FR共轭梯度算法+BFGS拟牛顿...
matlab编写的BFGS优化算法程序
12-11
变尺度法中，BFGS法比DFP数值法稳定性好。用matlab编写的BFGS优化算法程序，通过测试可以运行。
MATLAB编写的BFGS算法
09-08
BFGS算法，Broyden族拟Newton法 目前，BFGS算法被公认为最好的拟Newton算法
目标函数极值求解的几种方法 最速下降法，你牛顿法，共轭梯度法编程实现
03-24
最速下降法 拟牛顿法 共轭梯度法算法描述及matlab编程实现
用MATLAB实现最速下降法,牛顿法和共轭梯度法求解实例.
04-10
最速下降法,牛顿法和共轭梯度法，利用matlab程序解决实际问题
BFGS算法的Matlab实现
11-11
BFGS算法是目前最流行的，也是最有效的拟牛顿算法。是算法学习过程中必学的内容。通过Matlab实现了BFGS算法，其中对程序有讲解，望有助于大家的学习。
最速下降法 牛顿法 共轭梯度法
铭霏的记事本
01-16 1308
最速下降：实在没什么好说的，,until 共轭梯度：区别在于方向限制在初始点的共轭方向空间内 随机梯度：相对上面两者每次用所有样本计算下降方向，每次随机选1个或batch个样本 牛顿法：二阶Talor展开，方向 pseudo-Newton (BFGS为例)：，， (未完,待补充整理)
matlab最速下降法与牛顿法结合求解函数最大值,还能动画演示求解点的运动过程
06-09
我的思路是这样的： 最速下降法能找出全局最优点，但在接近最优点的区域内就会陷入“齿型”迭代中，使其每进行一步迭代都要花掉非常久的时间，这样长久的等待是无法忍受的，不信你就在我那个程序的第一步迭代中把精度取得很小如：0.000000001等，其实我等过一个钟都没有什么结果出来。 再者我们考究一下 牛顿迭代法求最优问题，牛顿法相对最速下降法的速度就快得多了，而且还有一个好处就是能高度逼近最优值，而不会出现死等待的现象。 如后面的精度，你可以取如：0.0000000000001等。 但是牛顿法也有缺点，就是要求的初始值非常严格，如果取不好，逼近的最优解将不收敛，甚至不是最优解。 就算收敛也不能保证那个结就是全局最优解，所以我们的出发点应该是：为牛顿法找到一个好的初始点，而且这个初始点应该是在全局最优点附近，这个初始点就能保证牛顿法高精度收敛到最优点，而且速度还很快。 思路概括如下： 1。用最速下降法在大范围找到一个好的初始点给牛顿法：（最速下降法在精度不是很高的情况下逼近速度也是蛮快的） 2。在最优点附近改用牛顿法，用最速下降法找到的点为牛顿法的初始点，提高逼近速度与精度。 3。这样两种方法相结合，既能提高逼近的精度，还能提高逼近的速度，而且还能保证是全局最优点。这就充分吸收各自的优点，扬长避短。得到理想的结果了。
最优化 最速降matlab,最优化牛顿法最速下降法共轭梯度法matlab代码
weixin_32288959的博客
04-08 779
《最优化牛顿法最速下降法共轭梯度法matlab代码》由会员分享，可在线阅读，更多相关《最优化牛顿法最速下降法共轭梯度法matlab代码(8页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。1、牛顿法迭代公式：Matlab代码：function x1,k =newton(x1,eps)hs=inline(x-1)4+y2); 写入函数ezcontour(hs,-10 10 -10 10); 建立坐标系hold on...
最速下降法和牛顿法求解多元非线性函数的最优值
qq_44152192的博客
11-20 1585
一、问题描述 对于下面的非线性函数使用最速下降法、牛顿法、BFGS法和FR法求解最优值 选择初始点x0=（-5，-4，...，2，3）T，该问题的最优解是X*=0。精度取1e-4，步长取Armijo线搜索。 二、Armijo线搜索 Armijo 准则[1] 将上述判断准则写成代码为： function new_d=Armijo(x,d,g) % x是每次循环中得到的函数的解 %d是搜索方向方向,由特定算法生成 %g是梯度方向 deta = 0.4; % 取值范围为[0,0.5] .
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