最优化理论第三章使用导数的无约束最优化方法.ppt

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1、第三章使用导数的无约束最优化方法无约束最优化:无约束最优化:1)使用目标函数的导数(本次课内容)2)直接方法,只计算目标函数值不计算导数(模式搜索等)研究方向,不同的方向搜索方法不同算法。这里是一维搜索的推广,一般无约束问题。1.最速下降法1.1思想1.最速下降法1.2算法1.最速下降法3)第三次迭代2)第二次迭代1.最速下降法1.3最速下降算法的收敛性定理1:定理2:1.最速下降法2.牛顿法(一般无约束间返的牛顿法)2.1思想:2.2算法例2:2.牛顿法2.3二次终止性2.牛顿法2.牛顿法2.牛顿法3.共轭梯度法(无约束优化核心是搜索方向)3

2、.1共轭方向:定义:推广:特例:3.2FR共轭梯度法(1952年,Fletcher-Reeves提出)3.共轭梯度法3.共轭梯度法3.共轭梯度法3.共轭梯度法4.14.24.拟牛顿法4.拟牛顿法4.34.拟牛顿法4.拟牛顿法4.44.拟牛顿法5.信赖域方法4.拟牛顿法5.信赖域方法6.最小二乘法6.1最小二乘问题6.26.36.最小二乘法6.最小二乘法6.最小二乘法

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