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当前搜索:
精确线搜索步长公式
数值最优化:
线搜索
技术
答:
对于求解无约束优化模型 通常会有下面的一种迭代步: 通过某种搜索方法确定
步长
因子 ,使得 这实际上是目标函数 在规定的一个方向上移动所形成的单变量优化问题,也就是所谓的 “
线搜索
” 技术,令 这样,搜索式等价于求步长 使得 ...
请问有人知道共轭梯度法的FR,PRP,HS三个算法的Matlab程序吗?
答:
G为对称正定矩阵,X是初始点,e为精度 a是
精确线搜索步长
function [m2,a,d,X,g1,f1] = conjgrad(G,b,c,X,e)n=length(G);if n==2 format long e %rat syms x1 x2 f=1/2*[x1,x2]*G*[x1;x2]+b'*[x1;x2]+c;g=[diff(f,x1);diff(f,x2)];g1=subs(subs(g,x...
凸优化(五)——回溯直线
搜索
答:
凸优化主要学习《凸优化》(Stephen Boyd等著,王书宁等译)[1]这本书。学习过程中,对其内容的理解时有困惑,也参考一些其他书籍资料。笔者尽量将这部分知识整理地简洁明了,成此系列笔记。回溯直线搜索是求解无约束凸优化问题中,调整
搜索步长
非常简单有效的方法,也是实际应用中常用的方法。[2]考虑固定步...
为什么引入非
精确线搜索
答:
你好,
精确线搜索
目的是解决单变量问题的精确极小值点,缺点是计算量大且过于精确的迭代过程意义也不大,因此,在保证函数下降的前提下可以适当放宽要求,已达到降低算法的时间复杂度的目的。
matlab无约束优化问题,
步长
由 Armijo
线搜索
生成,具体请看图 有大神...
答:
这是用最速下降法(梯度法)计算的结果。x1 = 0.951843308651988 x2 = 0.907509119521261 f(x1,x2) = 0.00254509869042291 具体过程可以看此答案。https://zhidao.baidu.com/question/1864194524244410587
二次函数一定可以用共轭梯度法求极小值吗
答:
2.本次例子使用的就是最基本的共轭梯度法,即搜索方向采用共轭方向,因为求解Ax=b问题等价于求解二次凸函数f(x)=1/2x’Ax-b’x;3.该使用
精确线搜索
确定
步长
(可尝试使用非精确线搜索如Armijo,Goldstein,Wolfe,强Wolfe);4.对于一般函数需要使用非线性共轭梯度法例如FR、PR+、HS、DY。
优化方法基础系列-非
精确
的一维
搜索
技术
答:
令 ,即固定 和方向 ,求解满足条件的
步长
,则Armijo-Goldstein可写为:从上图和
公式
中,可以看出 在 的下方, 在 的下方,所以 区间都是在满足条件的步长。然而,Armijo-Goldstein准则可能会把极值点判断在可接受的范围之外,所以为了解决这一问题,Wolf-Powell准则应用而生。Algorithm 9 ...
线性收束的相关知识有哪些?
答:
确定步长:
步长
的选择也是非常重要的。步长太小,收敛速度会很慢;步长太大,可能会错过最优解。常用的步长选择方法有固定步长、自适应步长和
线搜索
等。更新解:根据确定的搜索方向和步长,更新当前的解。检查停止条件:如果满足停止条件,就停止迭代,输出当前的解作为最优解;否则,回到第2步,继续迭代...
微机继电保护测试仪的差动试验教程
答:
Idz初值、变化
步长
、相位;Izd各次量的幅值、相位;手动变化 / 自动变化 试验中可变化的变量为 Idz幅值、 Idz的相位。l 开入量:测试时,被测元件的接点可接入任一路开关量输入端子中。l 开出量:两路输出节点,一路跟踪试验的过程,在试验按下“开始”时闭合,试验“停止”时断开;另一路跟踪...
极限机学习和梯度学习算法的区别
答:
其迭代
公式
为 ,其中 代表梯度负方向,表示梯度方向上的
搜索步长
。梯度方向我们可以通过对函数求导得到,步长的确定比较麻烦,太大了的话可能会发散,太小收敛速度又太慢。一般确定步长的方法是由线性搜索算法来确定,即把下一个点的坐标ak+1看做是的函数,然后求满足f(ak+1)的最小值的 即可。因为...
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wolfe条件求解矩阵步长