Przeprowadzam wyszukiwanie linii w ramach quasi-Newtona algorytmu BFGS. W jednym kroku wyszukiwania linii używam interpolacji sześciennej, aby zbliżyć się do lokalnego minimalizatora. Niech będzie funkcją będącą przedmiotem zainteresowania. Chcę znaleźć takie, że .f:R→R,f∈C1f:R→R,f∈C1f : R...
Przepraszam za długie pytanie, potrzebuje tylko wyjaśnienia, aby przejść do rzeczywistego problemu. Osoby zaznajomione z wymienionymi algorytmami prawdopodobnie mogłyby przejść bezpośrednio do pierwszego tablau simpleksowego. Aby rozwiązać problemy z najmniejszymi odchyleniami bezwzględnymi...
Rozważ ściśle wypukły, nieograniczony problem optymalizacjiO:=minx∈Rnf(x).O:=minx∈Rnf(x).\mathcal{O} := \min_{x \in \mathbb{R}^n} f(x).Niech oznacza jego unikalne minima, a x_0 będzie początkowym przybliżeniem do x_ \ text {opt}. Wywołamy wektor x an \ epsilon - zamknij rozwiązanie \ mathcal {O} if...
Zastanawiałem się, jakie są różnice i relacje między „metodami wyszukiwania” a „metodami optymalizacji”? Zwłaszcza podczas rozwiązywania problemu optymalizacji? Podkreślam kontekst rozwiązywania problemów optymalizacyjnych, ponieważ myślę, że metody wyszukiwania służą nie tylko do rozwiązywania...
Wspinaczka pod górę wydaje się być bardzo potężnym narzędziem do optymalizacji. Jednak sposób generowania „sąsiadów” rozwiązania zawsze mnie zastanawia. Na przykład optymalizuję rozwiązanie (x1,x2),x3))(x1,x2),x3))(x_1, x_2, x_3). Tutajx1x1x_1 jest w zasięgu ( 0 , 0,1 )(0,0,1)(0, 0.1), x2)x2)x_2...