无约束第8页

最优化理论与方法2--算法篇

1.无约束规划研究无约束优化问题，对研究各类优化问题都有重要意义。因为可以有多种方法将各类等式或者不等式约束的优化问题转换为无约束优化问题，比如利用KKT条件（乘子法），罚函数法，序列二次规划等。

Oxalate-c·2022-12-09 13:34

05-梯度下降

梯度下降1、无约束最优化问题无约束最优化问题（unconstrainedoptimizationproblem）指的是从一个问题的所有可能的备选方案中，选择出依某种指标来说是最优的解决方案。

处女座_三月·2022-12-09 09:36

TGK-Planner-前后端路径规划(基于梯度的后端无约束优化)

高速移动无人机的在线路径规划一直是学界当前研究的难点，引起了大量机器人行业的研究人员与工程师的关注。然而无人机的计算资源有限，要在短时间内规划出一条安全可执行的路径，这就要求无人机的运动规划算法必须轻型而有效。本文将介绍一种无人机的在线路径规划算法TGK-Planner，希望能给开发者提供一些解决思路。TGK-Planner简介TGK-Planner为浙江大学FastLab提出的一种轻型有效的拓扑

迷人的秋·2022-12-09 08:46

机器学习实践（五）——Logistic回归

二、原理1.梯度下降法梯度下降法(gradientdescent)是一种常用的一阶(first-order)优化方法，是求解无约束优化问题最简单、最经典的方法之一。我们来考虑一个无约束化问题，其中为连

m0_63169186·2022-12-09 02:10

基于逆滤波算法的无约束图像超分辨重构研究-附Matlab代码

⭕⭕目录⭕⭕✳️一、引言✳️二、逆滤波复原理论✳️三、实验验证✳️四、Matlab程序获取与验证✳️一、引言图像复原(ImageRestoration)，也称图像恢复，是图像处理的一个重要方面。其目的就是尽可能地减少或去除在获取数字图像过程中发生的图像质量的下降(退化)，恢复被降质图像的本来面目。因此，为了达到图像复原的目的，需要弄清降质的原因，分析引起降质的因素，建立相应的数学模型，并沿着使图像

matlab科研中心·2022-12-07 08:40

计算智能课程设计(遗传算法求解无约束单目标优化问题)

写在前面前天写完了基于传递闭包的模糊聚类，今天准备写“遗传算法求解无约束单目标优化问题”。昨天和npy玩了一下午，去齐白石艺术学院看了画展，一起在最高处看了夕阳，并在落日前接吻。

宁小胡·2022-12-06 07:40

【学习笔记-1】- 非线性规划的最优性一阶/二阶必要条件之例题（12道）

学习材料：《运筹学》第4版清华大学出版社&《最优化理论与算法》第2版清华大学出版社&《线性代数》国立交通大学出版社主要内容：一、无约束非线性规划问题二、等式约束非线性规划问题三、不等式约束非线性规划问题四

阿尔法狒·2022-12-05 21:08

暴力拆解《Numerical Optimization》之信任域方法（下）——Dogleg（狗腿方法）

现在我们正式开始学习吧~：由于B是正定矩阵，那么，有前面几篇博客的介绍可知，在无约束条件下，模型函数的极值在点取到。那么，1.，那么，由上面的讨论可知。2.那么，当时，又该怎么办呢？

Fiona_ll·2022-12-05 21:03

最优化理论笔记及期末复习（《数值最优化》——高立）

目录一、预备知识二、无约束最优化方法的基本结构三、凸集和凸函数四、负梯度方法和Newton型方法五、共轭梯度法六、约束最优化问题的最优性理论七、罚函数方法八、期末复习8.1知识点复习8.2习题复习8.3

卡拉比丘流形·2022-12-05 16:22

机器学习（上）-如何对模型超参数进行调参

（本质就是最优化的内容）一般算法无非就是：梯度下降法、牛顿法等无约束优化算法或者约束优化算法。②对超参数进行调参

꧁ᝰ苏苏ᝰ꧂·2022-12-05 13:27

【超详细】支持向量机（SVM）数学推导

目录一、硬间隔SVM（HardMarginSVM)二、对偶问题（DualProblem)1.将有约束问题转变为无约束问题2.强对偶关系3.计算拉格朗日函数的最小值4.得到对偶形式三、对偶形式的求解1.KKT

力扣刷穿·2022-12-05 11:58

机器学习sklearn之支持向量回归（SVR）

由于回归问题引入了容忍偏差，松弛变量，式子相较于SVM分类更复杂一些，但是总体的求解思路是一致的，包括：定义目标函数、目标函数转换为无约束优化问题、对偶问题、SMO求解α，根据KKT条件找支持向量并计算

夜风晚凉·2022-12-05 09:36

无监督式GAN(infoGAN) matlab实战

一、infoGAN原理简介普通的GAN存在无约束、不可控、噪声信号z很难解释等问题。

matlab数学建模加油站+·2022-12-04 13:51

多目标人工秃鹫优化算法（MATLAB源码分享，智能优化算法）提出了一种多目标版本的人工秃鹫优化算法（AVOA）

对提出的MOAVOA算法进行了测试，测试了八个真实世界工程设计问题和十七个无约束和约束数学优化问题，以研究其在估计帕累托最优解中的适用性。多目标粒子群优化、多目标蚁狮优化、多目标多

「已注销」·2022-12-02 05:04

利用 MATLAB 编程实现拟 Newton 法求解无约束最优化问题。

本文章包含以下内容1、画出DFP拟Newton法的算法流程图；2、MATLAB编写程序（命令式M文件），用分别用黄金分割算法精确搜索与Wolfe-Powell不精确搜索的DFP拟Newton法，求解如下问题：精度为0.001，初始点为（-1，1）。3、MATLAB编写程序（命令式M文件），用分别用黄金分割算法精确搜索与Wolfe-Powell不精确搜索的BFGS拟Newton法，求解如下问题：精度

i道i·2022-12-01 23:59

无约束优化牛顿法matlab,用拟牛顿法求解无约束最优化问题时代码报错

下面是从网上找的模板根据我自己的函数又改的，在运行的时候程序报错了，本人小白看不太懂，求各位大神解答一下，万分感谢！function[best_x,best_fx,count]=dfp(x0,ess)symsx1x2x3t;f=(x1^2+x2^2+x3^2-1183.215957^2)^2+(x1^2+(x2-1000)^2+x3^2-1095.445115^2)^2+((x1-500)^2+x

大雪菜·2022-12-01 23:57

采用matlab求解如下无约束优化问题,实验一 MATLAB的优化工具箱介绍及无约束优化问题求解...

实验一MATLAB的优化工具箱介绍及无约束优化问题求解一、实验目的1、熟悉Matlab的基本操作命令和函数表达；2、了解Matlab优化工具箱的基本功能；3、掌握优化工具箱中常用的函数命令格式；4、熟练掌握使用

芥末奈思·2022-12-01 23:57

matlab中无约束优化程序例题,无约束最优化-MATLAB详解.ppt

*无约束最优化数学建模与数学实验实验目的实验内容2、掌握用数学软件包求解无约束最优化问题。1、了解无约束最优化基本算法。1、无约束优化基本思想及基本算法。4、实验作业。

Miss豆子·2022-12-01 23:26

Matlab学习手记——牛顿型信頼域法求解无约束问题

牛顿型信赖域方法求解无约束问题:minf(x)。

CoderMan_1012·2022-12-01 23:25

最速下降法、牛顿法、拟牛顿法解无约束凸优化问题（Python实现）

最近在课程实践作业中，要求用最速下降法、牛顿法和拟牛顿法三种方法求解高维一致凸二次优化问题的极小值，网上看到的大部分程序都是手动求好了凸二次函数f的偏导然后带进去计算，这样的话限制死了维数和次数，也让程序显得比较笨拙，因此就自己用python从零实现了一下，由于要的急也还有很多改进空间吧…这种优化问题其实用matlab会比较方便，因此在python里想的也是借鉴matlab中的符号计算体系，所以基

KeEN丶X·2022-12-01 23:48

支持向量机SVM常见问题解析

拉格朗日乘子法是一种寻找多元函数在一组约束条件下求极值的方法，通过引入拉格朗日乘子将有d个变量与k个约束条件的优化问题转化成d+k个变量的无约束优化问题。

vinojie·2022-12-01 19:45

最优化方法python教程_Scipy优化算法--scipy.optimize.fmin_tnc()/minimize()

该模块包含以下几个方面使用各种算法(例如BFGS，Nelder-Mead单纯形，牛顿共轭梯度，COBYLA或SLSQP)的无约束和约束最小化多元标量函数(minimize())全局(蛮力)优化程序(例如

weixin_39637049·2022-12-01 18:44

机器学习_深度学习毕设题目汇总——人脸B

GAN和CNN模型的人脸画像合成方法基于局部二值模式的人脸图像特征提取研究基于机器视觉的人脸民族特征提取方法及其应用基于深度学习的人脸识别特征增强与度量学习算法研究基于知识表示与迁移的跨域人脸图像重建无约束人脸对齐算法研究集成的机器学习算法在人脸属性预测中的研究与应用面向人脸识别欺骗攻击的数字图像取证技术研究面向驾驶人疲劳

MetaGrad·2022-11-28 18:18

均匀点云边界检测——密度查找（2/2）

在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（GradientDescent

三尺流流·2022-11-28 08:22

瞎聊机器学习——梯度下降法

梯度下降法（gradientdescent）是求解无约束最优化问题的一种最常用的方法，具有实现简单的优点，梯度下降法是迭代算法，每一步都需要求解目标函数的梯度向量，下面我们来全方位的理解一下梯度下降法。

二哥不像程序员·2022-11-28 07:25

利用 MATLAB 编程实现罚函数法法求解约束最优化问题

本文章包含以下内容：1、画出外罚函数法的算法流程图；2、MATLAB编写外罚函数法求解无约束优化问题的函数，无约束子问题用精确一维搜索的拟Newton法（函数式M文件，精度设为epson可调）；编写程序

i道i·2022-11-27 15:42

【机器学习】拉格朗日对偶性

1.无约束的优化问题假设目标函数为f(x)f(x)f(x)。形如min⁡f(x)\minf(x)minf(x)的

不牌不改·2022-11-26 19:11

【AI】浅谈梯度下降算法（理论篇）

前言在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（GradientDescent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。

SYBH.·2022-11-25 09:24

拉格朗日乘子法

通过引入拉格朗日乘子，可将有ddd个变量与kkk个约束条件的最优化问题转化为具有d+kd+kd+k个变量的无约束优化问题求解。

泠山·2022-11-24 21:37

遗传算法的python实现（手撕python遗传算法）

遗传算法简介假设有无约束优化问题：z=f(x,y)z=f(x,y)z=f(x,y)如何通过遗传算法求解？在这里需要将该优化问题与遗传算法中的概念进行对比。fff对应遗传算法的适应度函数。

神采的二舅·2022-11-24 15:45

数字图像处理（4）——图像复原

数字图像处理（4）——图像复原文章目录数字图像处理（4）——图像复原1概述与图像降质模型1.1图像增强与图像复原1.2图像降质的数学模型1.2.1连续图像退化的数学模型1.2.2离散图像退化的数学模型2无约束与约束图像复原

为啥要选数学专业啊·2022-11-23 19:45

机器学习笔记（七）：SVM

最优化问题最优化问题一般是指对于某一个函数而言，求解在其指定作用域上的全局最小值问题，一般分为以下三种情况(备注：以下几种方式求出来的解都有可能是局部极小值，只有当函数是凸函数的时候，才可以得到全局最小值)：①无约束问题

xiaoxy97·2022-11-23 15:42

机器学习笔记之支持向量机(二)引出对偶问题

机器学习笔记之支持向量机——引出对偶问题引言回顾：最大间隔分类器问题的转化过程凸二次规划问题求解及其弊端拉格朗日乘数法求解——原问题与无约束问题小插曲：关于原问题与无约束问题等价的解释无约束问题与对偶问题关联关系模型求解引言上一节介绍了支持向量机模型分类的朴素思想

静静的喝酒·2022-11-23 14:45

机器学习笔记之核方法(一)核方法介绍

回顾：支持向量机的对偶问题在支持向量机——引出对偶问题中介绍了将原问题→\to→无约束原问题→\to→对偶问题的转化过程。最终得到如下优化问题：该公式位于‘西瓜书’123页最下方，详细推导过

静静的喝酒·2022-11-23 14:09

Python中scipy.optimize求解有无约束的最优化算法举例（附代码）

约束条件subjectto：g_i(x)>=0,i=1,...,mh_j(x)=0,j=1,...,pPython中scipy库有很多包，其中一个就是scipy.optimize.minimize求解有无约束的最小化

蝴蝶飞努力追·2022-11-22 17:53

机器学习算法：梯度下降法——原理篇

梯度下降法（GradientDescent，GD）是一种常用的求解无约束最优化问题的方法，在最优化、统计学以及机器学习等领域有着广泛的应用。本文将深入浅出的为读者介绍梯度下降法的原理。

TravelingLight77·2022-11-22 17:15

梯度下降法理解

梯度下降法又叫最速下降法，英文名为steepestdescendmethod.用来求解表达式最大或者最小值的，属于无约束优化问题。

_bazinga·2022-11-21 16:24

17、数据分析--支持向量机

支持向量机是处理回归问题的可泛化性能最好的，解决过拟合，机器学习中算法精度也是最高的相关数学知识梯度下降梯度下降法(GradientDescent，GD)常用于求解无约束（不跟其他的位置比最近，而是只自己比什么时候数值最小

T o r·2022-11-21 07:34

测试函数九及四种求解方法有约束的非线性最小化fmincon求解无约束的非线性最小化fminunc求解最大最小化fminmax单纯性法fminsearch求解

测试函数（九）特殊的测试函数Perm函数是多自变量单目标函数，可以很好测试各种算法的全局收敛能力，既适合传统优化算法函数，也适合是测试智能启发式算法性能的，初学者者联系调试算法参数的一个入门级函数，有很好的实用性，函数公式函数图像从图2看，函数貌似只有一个波谷，很容易求解最小值，但是缩小图像范围后，从图1看图像中间位置有一个小峰，最优值及近似最优值分布在峰的周围，优化的时候收敛方向首先向下寻优，然

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2022-11-20 21:37

视觉SLAM十四讲(高翔版本)，ch4章节部分笔记

它可以转化为可以用三个无关变量表示的，转化为无约束的能量函数。这也是下面说的李代数。1)李代数：这一章需

夕阳染色的坡道·2022-11-20 18:30

第3章形式语言与自动机

（文法）的定义*题型三：通过最左/右推导，表达出文法到句子的生成过程*形式语法的类型正则文法*题型四：归纳出识别的语言上下文无关文法(Context-freegrammar,CFG)*上下文有关文法*无约束文法

右边是我女神·2022-11-20 17:30

凸优化学习笔记：内点法

内点法绪论如何解等式约束问题：Newton法如何解决不等式约束问题：障碍函数以及中心路径障碍函数：实现不等式约束问题到等式约束问题的转化基本思想可行性及障碍函数本质的分析中心路径基本思想以及可行性障碍法（连续无约束最小化技术

浩瀚穹宇楠林当空·2022-11-20 11:55

进阶篇---PPO代码逐行分析

最常用的策略梯度估计其表达形式如下TRPO（TrustRegionPolicyOptimization）这是一种具有单调递增性质的PG算法，构造了一个带有约束的目标函数使用一个惩罚项来替代TRPO的约束项，从而把约束优化问题转换为无约束优化问题

昨日啊萌·2022-11-20 05:28

详解支持向量机（Support Vector Machines, SVM）

文章目录一、原始目标（一）超平面方程（二）严格线性可分问题二、目标解析三、兼容软间隔四、兼容非线性分割五、拉格朗日乘数法六、核函数七、SMO算法（一）无约束最小化（二）根据约束条件做修剪八、应用示例（一

XY_0209·2022-11-19 13:18

基于遗传算法解决二维连续型无约束优化问题

说来惭愧，之前没有接触过优化类问题，但是这学期却学了《工程优化》《计算智能》《自然计算》三门关于优化的科目，其中计算智能和自然计算中老师都着重讲解了遗传算法。本次博客是我大作业的一部分，为以后有需要的同学或者了解其算法但不知道怎样实现的新手参考下。代码是根据个人理解原创的，下面就代码和思路进行说明。其中代码风格是面向过程风格，使用编程语言是Python。另外，个人水平有限，如有错误，欢迎指出。遗传

Antonio.D·2022-11-19 05:06

【最优化理论】01-最优化理论基础

文章目录大纲基础概念最优化问题一般形式无约束最优化问题约束最优化问题可行点可行域/集无约束问题最优解数学基础向量范数范数等价性矩阵范数矩阵范数性质序列极限聚点Cauchy序列连续&可微梯度稳定点（StationaryPoint

暖焱·2022-11-17 13:14

最优化--等式约束最优性条件

最优化问题常见的有无约束优化，等式约束优化，不等式约束优化。这里用两篇blog分别讨论等式约束优化与不等式约束最优化的最优性条件。我们首先讨论等式约束的情况下，其最优解满足怎样的性质。

ice110956·2022-11-17 13:14

无约束优化方法

第三章无约束优化方法本文是本人研究生课程《最优化方法》的复习笔记，主要是总结课件和相关博客的主要内容用作复习。

Avatar Ye·2022-11-17 13:14

【最优化理论】03-无约束优化

无约束优化无约束优化问题无约束优化问题的应用无约束优化问题的最优性条件无约束-凸函数-最优性条件（充要）无约束-一般函数-最优性条件必要条件一阶必要条件：梯度为0二阶必要条件：hessian矩阵半正定充分条件二阶充分条件

暖焱·2022-11-17 13:13

期末复习最优化--练习1

分支定界法解决的是整数规划和混合型整数线性规划隐枚举法解决的是0-1规划问题0-1规划复习2.线性规划问题中，若可行域非空，则可行域一定是凸集(√)解析：自己想象至于证明过程-懒得看了3.外部函数法是求解多维无约束非线性规划问题的方法

Brice Loskie·2022-11-16 10:40

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