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1.简述关于非线性规划非线性规划问题是指目标函数或者约束条件中包含非线性函数的规划问题。前面我们学到的线性规划更多的是理想状况或者说只有在习题中，为了便于我们理解，引导我们进入规划模型的一种情况。相比之下，非线性规划会更加贴近实际的生活。那这节我们先通过一个类似于线性规划中linprog（）函数的fmincon（）来体会一下这类问题的解决过程。一、fmincon()的基本形式基本形式如下：x=fm

1.简述一、算法原理1、问题引入之前我们了解过的算法大部分都是无约束优化问题，其算法有：黄金分割法，牛顿法，拟牛顿法，共轭梯度法，单纯性法等。但在实际工程问题中，大多数优化问题都属于有约束优化问题。惩罚函数法就可以将约束优化问题转化为无约束优化问题，从而使用无约束优化算法。2、约束优化问题的分类约束优化问题大致分为三类：等式约束、不等式约束、等式+不等式约束。其数学模型为：等式约束s.thv(x)

虽然迄今为止大多数融合策略都依赖于过滤方案，但视觉机器人界最近转向了非线性优化方法，用于视觉同步定位和映射（SLAM）等任务，因为他们发现这在性能质量和计算复杂性方面具有显著优势。

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1.简述遗传算法（GeneticAlgorithm,GA）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解（所找到的解是全局最优解）的方法。参数编码、初始群体的设定、适应度函数的设计、遗传操作设计、控制参数设定五个要素组成了遗传算法的核心内容。1）种群初始化。我们需要首先通过随机生成的方式来创造一个种群，一般该种群的数量为100~500，这

1.简述拉格朗日乘子法：拉格朗日乘子法（Lagrangemultipliers）是一种寻找多元函数在一组约束下的极值的方法。通过引入拉格朗日乘子，可将有变量与约束条件的最优化问题转化为具有变量的无约束优化问题求解举个例子：求最小值，约束条件，可以用下图表示。这是一个等式约束，即约束条件是等式。当然约束条件也可以是不等式。像这种需要在约束条件下求极值的问题，我们就可以用拉格朗日乘子法来做。等式约束：

1.简述相信没有相关物理知识背景的小伙伴看到“退火”二字是一脸懵逼的...固体的退火过程指的是将固体加热至足够高的温度，再使其慢慢冷却的过程。在加热过程中，原本有序排列的内部粒子开始无序运动，此时固体的内能不断增大；而在降温过程中，粒子的排列又逐渐有序。而物体系统总是趋向于保持能量最低的状态，理论上讲，在退火过程的降温过程中，如果降温过程足够的慢，可将每一时刻离散化，那么每一个温度下的固体都可能达

1.简述1牛顿法简介牛顿迭代法（Newton’smethod）又称为牛顿-拉夫逊（拉弗森）方法（Newton-Raphsonmethod），它是牛顿在17世纪提出的一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法。多数方程不存在求根公式，因此求精确根非常困难，甚至不可解，从而寻找方程的近似根就显得特别重要。方法使用函数f(x)f(x)f(x)的泰勒级数的前面几项来寻找方程f(x)=0f(x)=0f(x)=

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一.图论1.最小生成树图的生成树是它的一颗含有其所有顶点的无环连通子图,一幅加权图的最小生成树(MST)是它的一颗权值(树中的所有边的权值之和)最小的生成树•适用场景：道路规划、通讯网络规划、管道铺设、电线布设等题目数据kruskal算法稀疏图，按边大小排序#includeusingnamespacestd;constintmaxn=5e3+3,maxm=2e5+5;intn,m;structno

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吸收了学术圈和工业界最新的目标检测方法，包括网络结构、训练策略、测试技巧、量化和优化方法。作者有如下几点发现：目前还没有人深入研究RepVGG重参数化对检测任务的影响。

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1.简述基本思想黄金分割法也称为0.618法，其基本思想是通过取试探点和进行函数值比较，使包含极小点的搜索区间不断缩短以逼近极小值点。适用于确定区间上的任何单谷函数求极小值的问题。公式推导设有定义在[a,b][a,b][a,b]上的单谷函数φ(α)=f(xk+αdk)\varphi\left(\alpha\right)=f\left(x_k+\alphad_k\right)在[a,b][a,b][

1.简述插值法插值法又称“内插法”，是利用函数f(x)在某区间中已知的若干点的函数值，作出适当的特定函数，在区间的其他点上用这特定函数的值作为函数f(x)的近似值，这种方法称为插值法。如果这特定函数是多项式，就称它为插值多项式。常见分段线性插值法和样条差值，样条插值误差更小。1线性插值法线性插值法是指使用连接两个已知量的直线来确定在这两个已知量之间的一个未知量的值的方法。假设我们已知坐标(x0,y

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