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第4章非線性規(guī)劃無約束最優(yōu)化方法2011年11月第4章非線性規(guī)劃無約束最優(yōu)化方法2011年11月無約束最優(yōu)化方法求解n元函數(shù)的無約束最優(yōu)化問題(UMP)
minf(x)
其中x=(x1,,xn)T
Rn,f:Rn
R。無約束最優(yōu)化問題的最優(yōu)性條件最速下降法共軛方向法2011年11月2山東大學軟件學院無約束最優(yōu)化方法求解n元函數(shù)的無約束最優(yōu)化問題(UMP)
UMP問題的最優(yōu)性條件2011年11月3山東大學軟件學院2011年11月3山東大學軟件學院下降方向2011年11月4山東大學軟件學院下降方向2011年11月4山東大學軟件學院下降方向2011年11月5山東大學軟件學院下降方向2011年11月5山東大學軟件學院附:函數(shù)極限的定義2011年11月6山東大學軟件學院附:函數(shù)極限的定義2011年11月6山東大學軟件學院局部最優(yōu)解的必要條件2011年11月7山東大學軟件學院局部最優(yōu)解的必要條件2011年11月7山東大學軟件學院局部最優(yōu)解的必要條件2011年11月8山東大學軟件學院局部最優(yōu)解的必要條件2011年11月8山東大學軟件學院局部最優(yōu)解的充分條件2011年11月9山東大學軟件學院局部最優(yōu)解的充分條件2011年11月9山東大學軟件學院全局最優(yōu)解的充分條件2011年11月10山東大學軟件學院全局最優(yōu)解的充分條件2011年11月10山東大學軟件學院例4.4.12011年11月11山東大學軟件學院例4.4.12011年11月11山東大學軟件學院最速下降法2011年11月12山東大學軟件學院2011年11月12山東大學軟件學院基本思想2011年11月13山東大學軟件學院基本思想2011年11月13山東大學軟件學院最速下降法2011年11月14山東大學軟件學院最速下降法2011年11月14山東大學軟件學院例4.4.22011年11月15山東大學軟件學院例4.4.22011年11月15山東大學軟件學院例4.4.22011年11月16山東大學軟件學院例4.4.22011年11月16山東大學軟件學院相鄰的兩個搜索方向正交2011年11月17山東大學軟件學院相鄰的兩個搜索方向正交2011年11月17山東大學軟件學相鄰的兩個搜索方向正交例4.4.2的搜索路徑示意圖2011年11月18山東大學軟件學院相鄰的兩個搜索方向正交例4.4.2的搜索路徑示意圖2011年關于最速下降法的說明2011年11月19山東大學軟件學院關于最速下降法的說明2011年11月19山東大學軟件學院共軛方向法2011年11月20山東大學軟件學院2011年11月20山東大學軟件學院共軛方向2011年11月21山東大學軟件學院共軛方向2011年11月21山東大學軟件學院共軛方向(組)線性無關2011年11月22山東大學軟件學院共軛方向(組)線性無關2011年11月22山東大學軟件學共軛方向(組)線性無關2011年11月23山東大學軟件學院共軛方向(組)線性無關2011年11月23山東大學軟件學二次嚴格凸函數(shù)的無約束最優(yōu)化問題2011年11月24山東大學軟件學院二次嚴格凸函數(shù)的無約束最優(yōu)化問題2011年11月24山東大學共軛方向法與共軛梯度法從任意點x0
Rn出發(fā),依次沿某組共軛方向進行一維搜索求解UMP的方法,叫做共軛方向法。在共軛方向法中,若利用迭代點處的負梯度向量來產(chǎn)生一組共軛方向,則這樣的方法叫做共軛梯度法。2011年11月25山東大學軟件學院共軛方向法與共軛梯度法從任意點x0Rn出發(fā),依F-R共軛梯度法2011年11月26山東大學軟件學院F-R共軛梯度法2011年11月26山東大學軟件學院F-R共軛梯度法2011年11月27山東大學軟件學院F-R共軛梯度法2011年11月27山東大學軟件學院F-R共軛梯度法2011年11月28山東大學軟件學院F-R共軛梯度法2011年11月28山東大學軟件學院F-R共軛梯度法2011年11月29山東大學軟件學院F-R共軛梯度法2011年11月29山東大學軟件學院F-R共軛梯度法2011年11月30山東大學軟件學院F-R共軛梯度法2011年11月30山東大學軟件學院例4.4.42011年11月31山東大學軟件學院例4.4.42011年11月31山東大學軟件學院例4.4.42011年11月32山東大學軟件學院例4.4.42011年11月32山東大學軟件學院例4.4.42011年11月33山東大學軟件學院例4.4.42011年11月33山東大學軟件學院例4.4.42011年11月34山東大學軟件學院例4.4.420
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