建模-无约束优化问题-2

二维搜索方法

本文描述了求取实值函数极小点的方法。主要包括最速下降法、牛顿法、拟牛顿法。

建模-无约束优化问题-1

优化问题

$$
min\ f(x)\
subject\ to \ x\in\Omega
$$

其中x是一个n维向量,$\Omega$ 是约束集(可行域)

形如以上的问题统称为优化问题。

目标:求解函数f在定义域上的全局最小点,但实际上全局最小点很难得到,因此实际应用中通常是找局部最小点

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