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matlab无约束优化问题
资料介绍
最速下降法是一种最基本的算法,它在最优化方法中占有重要地位.最速下降法的优点是工
作量小,存储变量较少,初始点要求不高;缺点是收敛慢,最速下降法适用于寻优过程的前
期迭代或作为间插步骤,当接近极值点时,宜选用别种收敛快的算法.牛顿法算法步骤:......
如果f是对称正定矩阵A的二次函数,则用牛顿法经过一次迭代
就可达到最优点,如不是二次函数,则牛顿法不能一步达到极值点,
但由于这种函数在极值点附近和二次函数很近似,因此牛顿法的收
敛速度还是很快的
牛顿法的收敛速度虽然较快,但要求Hessian矩阵要可逆,要计算二阶导数和逆矩阵,就加
大了计算机计算量和存储量.
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1547566612matlab无约束优化问题.pdf | 72K |
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资料:bitboy
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