最优化理论

没有免费的午餐定理

没有免费午餐定理（NoFreeLunchTheorem，NFL）是由Wolpert和Macerday在最优化理论中提出的．没有免费午餐定理证明：对于基于迭代的最优化算法，不存在某种算法对所有问题（有限的搜索空间内
做程序员的第一天·2024-08-30 02:37

袁亚湘院士上《开讲啦》变数学魔术啦！

上个月中，我敬仰已久的袁亚湘院士登上了央视《开讲啦》的舞台，给刚开学不久的孩子们献上了精彩的演讲，演讲全程大家可看视频慢慢欣赏：视频1袁亚湘院士《开讲啦》演讲袁老师是知名的最优化理论的专家，在我还在读大三的时候
MatheMagician·2024-02-10 08:36

最优化理论习题（与考试相关）

文章目录凸集与凸函数的证明单纯形方法对偶问题对偶单纯形法最优性条件使用导数的最优化方法凸集与凸函数的证明凸函数证明就是求HessianHessianHessian矩阵是否为正定矩阵即可单纯形方法对偶问题对偶单纯形法最优性条件使用导数的最优化方法
ˇasushiro·2024-01-28 17:30

最优化基础 - （最优化问题分类、凸集）

系统学习最优化理论什么是最优化问题？
Big David·2024-01-27 09:38

《学校心理学--体验式团体教育模式理论与实践》第一、二章读后感

第一章主要阐述了学校心理学的基本定义、发展历史和现状、研究方法，以及相关学科的区别和联系等；第二章主要介绍和阐述了教育教学最优化理论、国内外教育教学最优化的进程，以及教育教学最优化探索新背景下引发的体验式团体教育模式
宋艳云学校心理学·2024-01-26 22:51

powell算法简介

【嵌牛鼻子】：优化算法【嵌牛提问】：powell算法简介【嵌牛正文】：复杂函数的全局最优化问题是在求解各种复杂工程与科学计算问题中提炼出来的亟待解决的计算问题,最优化理论方法是应
重露成涓滴·2024-01-25 08:49

[足式机器人]Part2 Dr. CAN学习笔记- 最优控制Optimal Control Ch07-2 动态规划 Dynamic Programming

DR_CANDr.CAN学习笔记-最优控制OptimalControlCh07-2动态规划DynamicProgramming1.基本概念2.代码详解3.简单一维案例1.基本概念RichoardBellman最优化理论
LiongLoure·2024-01-22 13:39

最优化理论与方法复习（6）---凸集和凸函数

文章目录1.凸集1.1定义1.2例题2.凸函数2.1判断方式2.2例题1.凸集1.1定义 设SSS为nnn维欧式空间RnR^nRn一个集合，对于任意的X(1)X^{(1)}X(1)，X(2)∈SX^{(2)}∈SX(2)∈S，及每个实数λ∈[0,1]λ∈[0,1]λ∈[0,1]，有λX(1)+(1−λ)X(2)∈SλX^{(1)}+(1-λ)X^{(2)}∈SλX(1)+(1−λ)X(2)∈S，则
冒冒菜菜·2024-01-20 21:30

最优化理论期末复习笔记 Part 2

数学基础线性代数从行的角度从列的角度行列式的几何解释向量范数和矩阵范数向量范数矩阵范数的更强的性质的意义几种向量范数诱导的矩阵范数1范数诱导的矩阵范数无穷范数诱导的矩阵范数2范数诱导的矩阵范数各种范数之间的等价性向量与矩阵序列的收敛性函数的可微性与展开一维优化问题牛顿莱布尼茨公式对多维的拓展Lipschitz连续中值定理凸优化问题凸函数的判断f在D一阶可微正定矩阵f在D二阶可微无约束问题的最优性条
hijackedbycsdn·2024-01-04 23:21

9-11月学习小结

通过学习，我了解到学校心理学的基本定义、发展历史和现状、研究方法，以及相关学科的区别和联系等；教育教学最优化理论、国内外教育教学最优化的进程，以及教育教学最优化探索新背景下引发的体验式团体教育模式。
宋艳云学校心理学·2024-01-04 20:40

最优化理论期末复习笔记 Part 1

数学基础线性代数从行的角度从列的角度行列式的几何解释向量范数和矩阵范数向量范数矩阵范数的更强的性质的意义几种向量范数诱导的矩阵范数1范数诱导的矩阵范数无穷范数诱导的矩阵范数2范数诱导的矩阵范数各种范数之间的等价性向量与矩阵序列的收敛性函数的可微性与展开一维优化问题牛顿莱布尼茨公式对多维的拓展Lipschitz连续中值定理凸优化问题凸函数的判断f在D一阶可微正定矩阵f在D二阶可微无约束问题的最优性条
hijackedbycsdn·2024-01-04 09:42

【自动驾驶中的SLAM技术】第2讲：基础数学知识回顾

四元数的李代数与旋转向量间的转换2.4SO(3)+t上的运动学2.5线速度与加速度2.6扰动模型2.7关于左扰动和右扰动的选择2.7.1第一种形式2.7.2第二种形式2.8运动学示例：圆周运动3滤波器与最优化理论
兔子不吃草～·2024-01-03 20:22

最优化理论复习--对偶单纯形方法及灵敏度分析

对偶单纯形方法定义：设x(0)x^{(0)}x(0)是(L)问题的基本解（不一定是可行解（极点）），如果它的对偶问题的解释可行的，则称x(0)x^{(0)}x(0)为原问题的对偶可行基本解从而衍生出结论：当对偶可行的基本解是原问题的可行解时，由于判别数=0>=0>=0了，而是要保证判别数是=0>=0>=0,尽量将判别数化为=0>=0>=0的方法也对称过来了的，步骤变成了先根据最小的右端项B−1bB
ˇasushiro·2023-12-22 11:39

最优化理论与方法---一维搜索

文章目录1.牛顿法2.割线法3.抛物线法1.牛顿法2.割线法 注：抛物线法其实就是牛顿法的近似。因为[xk−xk−1]/[f′(xk)−f′(xk−1)][x^k-x^{k-1}]/[f'(x^k)-f'(x^{k-1})][xk−xk−1]/[f′(xk)−f′(xk−1)]极限就是1/f′′(xk)1/f''(x^k)1/f′′(xk)。3.抛物线法
冒冒菜菜·2023-12-22 10:51

[最优化理论] 梯度下降法 + 精确线搜索（单峰区间搜索 + 黄金分割）C++ 代码

这是我的课程作业，用了Eigen库，最后的输出是latex的表格的一部分具体内容就是梯度下降法+精确线搜索（单峰区间搜索+黄金分割）从书本的Matlab代码转译过来的其实，所以应该是一看就懂了这里定义了两个测试函数fun和fun2整个最优化方法包装在SteepestDescent类里面用了模板封装类，这样应该是double和Eigne的Vector都可以支持的用了tuple返回值，用了functi
hijackedbycsdn·2023-12-03 22:30

教学是一门慢的艺术

苏联教育家巴班斯基提出了教学过程最优化理论。按照巴班斯基的说法，“最优的”这一术语是指“从一定标准来看是最好的”。这里的“标准
赤木晴子L·2023-12-02 00:58

最优化理论

最优化理论资料一optimalcondition最优性条件概念二一维搜索逐次下降法iterativedecent单峰函数二分法dichotomoussearch三资料B站最优化理论与算法上交最优化方法一目标函数
HI_Forrest·2023-11-23 14:25

第一章 最优化理论基础

内容来自马昌凤编著的《最优化方法及其Matlab程序设计》，文章仅为个人的学习笔记，感兴趣的朋友详见原书1最优化问题的数学模型简单来说，最优化问题就是求一个多元函数在某个给定集合上的极值，其一般表达为：minf(x)minf(x)minf(x)s.t.x∈Ks.t.x∈Ks.t.x∈K其中，KKK为可行域，xxx为决策变量，s.t.是subjectto（受限于）的缩写。非线性规划：minf(x)m
是璇子鸭·2023-11-17 16:01

最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法

介绍当涉及到模拟退火法、神经网络和遗传算法时，它们都是优化和搜索问题的常见算法。下面我将逐个介绍这些算法的基本原理和应用。1.模拟退火法（SimulatedAnnealing）：模拟退火法是一种全局优化算法，模拟了金属冶炼中的退火过程。它通过接受更差的解决方案的可能性来避免陷入局部最优解。模拟退火法在搜索空间中随机移动，并逐渐减少移动的范围，以找到全局最优解。主要步骤包括初始化解决方案，定义能量函
七七喝椰奶·2023-11-12 18:54

【兔子王赠书第4期】用ChatGPT轻松玩转机器学习与深度学习

机器学习所涉及的技术和算法主要包括统计学、概率论、最优化理论、信息论等。在未来的人工智能时代，机器学习将成为重要的基础技术
Want595·2023-10-31 18:42

立体匹配--中值滤波

立体匹配算法的实质就是一个最优化求解问题，通过建立合理的能量函数，增加一些约束，采用最优化理论的方法进行方程求解，这也是所有的病态问题求解方法。二、概
zfywen·2023-10-30 17:33

人工智能数学知识

线性代数是人工智能的数学基础之一2线性代数的核心意义在于将具体事物抽象为数学对象3线性代数描述着食物的静态（向量）和（动态变换）的特征2概率论与统计随机事件；条件概率全概率贝叶斯概率统计量常见分布；基本原理3最优化理论极限导数
你美依旧·2023-10-22 09:24

【电子书资源】数值方法&最优化理论&算法&凸优化 ---书籍调研（附网盘下载地址）...

随着计算机和计算方法的飞速发展，几乎所有学科都走向定量化和精确化，从而产生了一系列计算性的学科分支，如计算物理、计算化学、计算生物学、计算地质学、计算气象学和计算材料学等，计算数学中的数值计算方法则是解决“计算”问题的桥梁和工具。我们知道，计算能力是计算工具和计算方法的效率的乘积，提高计算方法的效率与提高计算机硬件的效率同样重要。科学计算已用到科学技术和社会生活的各个领域中。数值计算方法，是一种研
十年一梦实验室·2023-10-21 11:58

数学建模：最优化问题及其求解概述

数学建模：最优化问题及其求解概述最优化问题定义分类离散优化问题连续优化问题求解此博客围绕运筹学以及最优化理论的相关知识，通俗易懂地介绍了最优化问题的定义、分类以及求解算法。
AGI_Player·2023-10-07 08:55

【最优化理论】人工智能与最优化理论的联系

1.最优化理论的主要分支最优化理论的主要分支有两类，包括针对一般问题的数学规划模型以及针对特定问题的数学规划模型，其各自涵盖的范围如下：一般问题的数学规划模型：线性规划整数规划非线性规划动态规划网络流优化
果壳中的robot·2023-10-03 01:19

【最优化理论】线性规划标准模型的基本概念与性质

我们在中学阶段就遇到过线性规划问题，主要是二维的情况，而求解的方法一般是非常直观、高效的图解法。根据过往的经验，线性规划问题的最优目标值一般在可行域的顶点处取得，那么本文就对这个问题进行更深入的探讨，维度也从二维推广至高维，内容主要包括以下问题：线性规划问题的可行域有哪些性质？线性规划问题的可行域顶点有哪些特点？为什么可行域的顶点有最优解？顶点的数学描述？高维模型有哪些性质？1.线性规划模型的一些
果壳中的robot·2023-10-03 01:18

机器人中的数值优化|【二】最速下降法，可行牛顿法的python实现，以Rosenbrock function为例

机器人中的数值优化|【二】最优化方法：最速下降法，可行牛顿法的python实现，以Rosenbrockfunction为例在上一节中提到了我们详细探讨了数值优化/最优化理论中的基本概念和性质，现在开始使用
影子鱼Alexios·2023-09-27 00:36

神经网络基础原理（二）----分类问题（含Tensorflow 2.X代码）

事实上，如果你对最优化理论熟悉，会发现神经网络的底层原理与最优化理论是一致的（目的都是求某一目标函数的极值）。神经网络擅长的并不仅限于拟合线性函数。分类问题是神经网络最经典的应用之一。
天蒙光·2023-09-25 12:03

Compositional Minimax Optimization学习之路

梯度最优化理论最优化基础---基本概念：凸优化、梯度、Jacobi矩阵、Hessian矩阵_哔哩哔哩_bilibili从图像来看：存在两点连线上的点不在集合内定义ax1+(1-a)x2其实就是两点连线上的点可用与函数围成的面积和与坐标轴围成的面积角度理解凸函数凸优化在定义域和
他不是混子QAQ·2023-09-25 04:49

机器学习笔记之最优化理论与算法(十二)无约束优化问题——共轭梯度法

机器学习笔记之最优化理论与方法——共轭梯度法引言回顾：共轭方向法的重要特征线性共轭梯度法共轭方向公式的证明过程关于线搜索公式中参数的化简关于线搜索公式中步长部分的化简关于线搜索公式中共轭方向系数的化简参数化简的目的非线性共轭梯度法
静静的喝酒·2023-09-16 23:05

牛顿法、黄金分割法、二次插值法实验（最优化1）

摘要在生产过程、科学实验以及日常生活中，人们总希望用最少的人力、物力、财力和时间去办更多的事，获得最大的效益，，所以最优化理论和方法日益受到重视。
小火伴·2023-09-16 09:53

机器学习笔记之最优化理论与方法(十)无约束优化问题——共轭梯度法背景介绍

机器学习笔记之最优化理论与方法——共轭梯度法背景介绍引言背景：共轭梯度法线性共轭梯度法共轭方向共轭VS正交共轭方向法共轭方向法的几何解释引言本节将介绍共轭梯度法，并重点介绍共轭方向法的逻辑与几何意义。
静静的喝酒·2023-09-11 01:42

机器学习笔记之最优化理论与方法(八)无约束优化问题——常用求解方法(中)

机器学习笔记之最优化理论与方法——基于无约束优化问题的常用求解方法[中]引言回顾：最速下降算法的缺陷经典牛顿法基本介绍经典牛顿法的问题经典牛顿法的优点与缺陷经典牛顿法示例修正牛顿法介绍拟牛顿法拟牛顿法的算法过程矩阵
静静的喝酒·2023-09-07 22:06

机器学习笔记之最优化理论与方法(九)无约束优化问题——常用求解方法(下)

机器学习笔记之最优化理论与方法——基于无约束优化问题的常用求解方法[下]引言回顾：经典牛顿法的缺陷与拟牛顿法思想经典牛顿法缺陷与修正牛顿法拟牛顿法与矩阵Bk+1\mathcalB_{k+1}Bk+1的选择拟牛顿法之
静静的喝酒·2023-09-07 22:04

机器学习笔记之最优化理论与方法(七)无约束优化问题——常用求解方法(上)

机器学习笔记之最优化理论与方法——基于无约束优化问题的常用求解方法[上]引言总体介绍回顾：线搜索下降算法收敛速度的衡量方式线性收敛范围高阶收敛范围二次终止性朴素算法：坐标轴交替下降法最速下降法(梯度下降法
静静的喝酒·2023-09-06 16:17

机器学习笔记之最优化理论与方法(六)无约束优化问题——最优性条件

机器学习笔记之最优化理论与方法——无约束优化问题[最优性条件]引言无约束优化问题无约束优化问题最优解的定义无约束优化问题的最优性条件无约束优化问题的充要条件无约束优化问题的必要条件无约束优化问题的充分条件引言本节将介绍无约束优化问题
静静的喝酒·2023-09-05 15:54

2022-09-26

《普通教育学》是赫尔巴特的代表著作《论教学过程最优化》是苏联教育家巴班斯基关于教学过程最优化理论的代表著作。影响人身心发展的因素。影响个
怪物人性放映机·2023-09-04 21:55

机器学习笔记之最优化理论与方法(三)凸集的简单认识(下)

机器学习笔记之最优化理论与方法——凸集的简单认识[下]引言回顾：基本定义——凸集关于保持集合凸性的运算仿射变换凸集基本性质：投影定理点与凸集的分离支撑超平面定理引言继续凸集的简单认识(上)进行介绍，本节将介绍凸集的基本性质以及相关定理
静静的喝酒·2023-09-04 10:53

机器学习笔记之最优化理论与方法(五)凸优化问题(上)

机器学习笔记之最优化理论与方法——凸优化问题[上]引言凸优化问题的基本定义凸优化定义：示例凸优化与非凸优化问题的区分局部最优解即全局最优解凸优化问题的最优性条件几种特殊凸问题的最优性条件无约束凸优化等式约束凸优化非负约束凸优化引言本节将介绍凸优化问题
静静的喝酒·2023-09-04 10:22

最优化理论与方法1--理论基础

读书期间没有学习过最优化理论相关的课程，因工作需要了解，机缘巧合在B站上看到了上财崔雪婷老师的课程，听了一下讲的挺不错，在此结合网络资源记录一些笔记，供自己回顾使用。
Oxalate-c·2023-09-03 07:07

机器学习笔记之最优化理论与方法(四) 凸函数：定义与基本性质

机器学习笔记之最优化理论与方法——再回首：凸函数定义与基本性质引言凸函数的定义严格凸函数凸函数的推论：凹函数常见凸函数凸函数的基本性质几种保持函数凸性的运算凸集与凸函数之间的关联关系引言本节将介绍凸函数定义及其基本性质
静静的喝酒·2023-09-03 07:36

【AI】数学基础——最优化理论

确定寻找最小值时的搜索方向需要使用目标函数的一阶导数和二阶导数置信域的思想是先确定搜索步长，再确定搜索方向4.1基本概念目标函数(评价函数)：要实现最大化/最小化的函数目标函数可以看做是连续的山脉，最优化的过程就是判断顶峰的位置，并找到到达顶峰路径的过程最优化理论研
AmosTian·2023-08-31 09:43

机器学习笔记之最优化理论与方法(一)最优化问题概述

机器学习笔记之最优化理论与方法——最优化问题概述引言什么是最优化问题最优化问题的基本形式最优化问题的分类各分类最优化问题的数学表达约束优化VS无约束优化线性规划VS非线性规划连续优化VS离散优化单目标优化
静静的喝酒·2023-08-31 07:36

机器学习笔记之最优化理论与方法(二)凸集的简单认识(上)

机器学习笔记之最优化理论与方法——凸集的简单认识[上]引言凸优化问题与凸集合凸函数的关系凸优化问题简单示例凸集的简单示例基本定义：凸集关于凸集性质的等价条件，凸组合，凸包常见凸集引言本节将介绍关于凸集的基本信息
静静的喝酒·2023-08-31 07:32

立体匹配算法

立体匹配算法的实质就是一个最优化求解问题，通过建立合理的能量函数，增加一些约束，采用最优化理论的方法进行方程求解，这也是所有的病态问题求解方法。【嵌
羽翼深蓝_2387·2023-08-18 11:03

最优化理论线性规划的基，基解，基可行解，退化基可行解

最优化理论线性规划的基，基解，基可行解，退化基可行解基基解基可行解退化基可行解基在一个线性规划中，写出约束条件的系数矩阵，如：其中任意一个非退化子矩阵为A的一个基，如：（非退化矩阵就是行列式非0的矩阵）
向前 向前 向前！·2023-08-01 04:04

启发式搜索求解TSP近似解

一、实验要求TSP(旅行商)问题是运筹学和最优化理论等领域的经典问题,它已证明是NP(NondeterministicPolynomial)完全问题,到目前为止,所有的NP完全问题都还没有多项式时间算法
WKP9418·2023-07-30 04:16

最优化理论中的惩罚函数法：概念、推导和应用

目录1.引言2.惩罚函数法的概念2.1惩罚函数法的基本思想2.2惩罚函数的定义2.2.1符号性质2.2.2惩罚性质2.2.3连续性质2.3惩罚函数法的推导2.4惩罚函数法的特点2.4.1灵活性2.4.2通用性2.4.3近似解2.4.4收敛性3.推导过程3.1问题建模3.2惩罚函数法的基本原理3.3推导最优化问题4.惩罚函数法的应用领域4.1无约束最优化问题4.2约束最优化问题4.3优化问题的近似解
轩Scott·2023-07-16 14:34

最优化理论中的罚函数法：解决约束优化问题的强大工具

线性约束问题的求解4.3非线性约束问题的求解5.罚函数法的优缺点5.1优点5.2缺点6.罚函数法的改进和扩展6.1逐步罚函数法6.2顺序二次规划法7.罚函数法在实践中的应用案例8.结论9.示例代码1.引言最优化理论是数学和计算机科学领域中的一个重要分支
轩Scott·2023-07-16 14:33

人工智能与数学

在优化算法中，数学的最优化理论、非
人机与认知实验室·2023-06-18 15:33
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