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matlab无约束最优化的使用 无约束最优化求解原理

2021-04-25知识4

求解无约束非线性最优化问题的最速下降法会产生\ 最速下降算法的不足最速下降算法也有其不足之处其中一个比较严重的问题就是存在所谓的锯齿现象.锯齿现象是指算法中迭代点的移动呈“之”字形成锯齿形状.当xk很接近极小点X时移动步长很小这就影响了算法的收敛速率.出现这种现象的原因在于最速下降算法中相邻两个迭代点的搜索方向是正交的.

matlab无约束最优化的使用,最优化方法主要是为了解决从多个方案中选择最合适的,而在本经验中主要介绍的是无约束的最优化的使用,如下:

如何证明无约束优化问题有最优解 利用最优性条件,即每次迭代后非基变量的检验数,如果求最大问题,:1)当所有非基变量的检验数都小于零,则原问题有唯一最优解;2)当所有非基变量的检验数都小于等于零,注意有等于零的检验数,则有无穷多个最优解;3)当任意一个大于零的非基变。

#无约束最优化求解原理

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