漫步最优化四十三——拟牛顿法
来源:互联网 发布:java装环境变量的作用 编辑:程序博客网 时间:2024/05/20 23:40
对于前面文章介绍的多维优化法,我们都是用共轭方向集合来解决最小值的搜索,这些方法 (像Fletch-Reeves与Powell法)最重要的特征就是不需要
人如其名,这类方法的基础就是之前介绍的牛顿法,拟牛顿法的基本原则是搜索的方向基于
拟牛顿法与其他方法一样,也是来于凸二次问题,然后扩展到一般的情况,因为拟牛顿法是目前方法中最有效的,所以在数值应用上使用最广泛。
最近几年已经发展出了许多不同的拟牛顿法,接下里介绍四种最重要的拟牛顿法:
- Rank-one法
- Davidon-Fletcher-Powell法
- Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno法
- Fletcher法
然后还会讨论几个可替换的方法以及两个有趣的推广,其中一个由Broyden发明,另一个由Huang发明。
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- 漫步最优化四十三——拟牛顿法
- 漫步最优化四十四——基本拟牛顿法
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- 漫步最优化三十三——牛顿法
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- 无约束最优化方法——牛顿法、拟牛顿法、BFGS、LBFGS
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- 漫步最优化三十六——基本共轭方向法
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