Lingo和Matlab在解决最优化问题的时候的优缺点？ 谢邀。这周正好把几个问题的LINGO的模型转换成了MATLAB模型来求解，有了比较深刻的了解。无需多说，MATLA…
最优化方法的图书目录 前言第1章 变分分析的相关素材1.1 凸分析素材1.1.1 凸集合1.1.2 凸函数的闭包1.1.3 共轭函数1.1.4 次可微性1.2 集值映射的极限1.3 方向导数1.4 集合的切锥与二阶切集1.4.1 集合的切锥1.4.2 二阶切集1.4.3 函数水平集的切锥与二阶切集1.4.4 负卦限锥的切锥与二阶切集1.5 有限维系统的稳定性1.5.1线性系统1.5.2 集合约束的线性系统1.5.3 集合约束的非线性系统第2章 无约束优化2.1 引言2.2 线搜索方法2.2.1 线搜索原则2.2.2 下降方法的收敛性2.3 最速下降方法2.3.1 最速下降方法的全局收敛性2.3.2 最速下降方法的收敛速度2.4 Newton法2.4.1 经典Newton法2.4.2 带线搜索的：Newton法2.4.3 自协调函数的Newton法2.5 拟Newton法2.5.1 拟Newton方程和著名的拟Newton公式2.5.2 拟Newton法求解凸二次规划2.5.3 Dixon定理2.5.4 DFP方法的收敛性2.5.5 BFGS方法的收敛性2.5.6 限制Broyden类方法的收敛性2.6 共轭梯度方法2.6.1 共轭方向2.6.2 共轭梯度方法求解二次规划2.6.3 求解无约束优化问题的FR方法2.7 信赖域方法2.7.1 信赖域基本算法2.7.2 Cauchy点与模型下降2.7.3 信赖域算法的收敛性第3章 线性规划3.1 线性规划问题及其。
在数学中一个非凸的最优化问题是什么意思？ https：//www.slideshare.net/SessionsEvents/hanie-sedghi-research-scientist-at-allen-institute-for-artificial-intelligence-at-mlconf-seattle-2017 最经典的算法要算。
