armijo

非精线搜索步长规则Armijo规则&Goldstein规则&Wolfe规则

如最速下降法，拟牛顿法这些常用的优化算法等，其中的线搜索步骤通常使用Armijo规则、Goldstein规则或Wolfe规则等。
Nie_Xun·2024-02-04 09:53

0.618算法和基于Armijo准则的线搜索回退法

0.618代码如下：importmath#定义函数h(t)=t^3-2t+1defh(t):returnt**3-2*t+1#0.618算法defgolden_section_search(a,b,epsilon):ratio=0.618while(b-a)>epsilon:x1=b-ratio*(b-a)x2=a+ratio*(b-a)h_x1=h(x1)h_x2=h(x2)ifh_x1end:
fankeYang️·2023-12-23 08:26

线搜索准则

目录一，无约束可微优化问题的线搜索算法二，单调线搜索准则1，Armijo准则2，Goldstein准则3，Wolfe准则三，非单调线搜索准则1，Grippo准则2，ZhangHager准则四，收敛性分析
csuzhucong·2023-09-04 16:37

机器学习笔记之优化算法(七)线搜索方法(步长角度；非精确搜索；Wolfe Condition)

机器学习笔记之优化算法——线搜索方法[步长角度，非精确搜索，WolfeCondition]引言回顾：Armijo\text{Armijo}Armijo准则及其弊端Glodstein\text{Glodstein
静静的喝酒·2023-08-03 16:55

机器学习笔记之优化算法(五)线搜索方法(步长角度；非精确搜索；Armijo Condition)

机器学习笔记之优化算法——线搜索方法[步长角度，非精确搜索，ArmijoCondition]引言回顾：关于f(xk+1)=ϕ(α)f(x_{k+1})=\phi(\alpha)f(xk+1)=ϕ(α)的一些特性非精确搜索近似求解最优步长的条件ArmijoCondition\text{ArmijoCondition}ArmijoCondition引言上一节介绍了线搜索方法使用非精确搜索近似求解最优步
静静的喝酒·2023-08-01 12:17

最优化理论——阻尼牛顿法

阻尼牛顿法算法思想算法步骤代码示例算法思想由于实际问题的精确极小点一般是不知道的,因此初始点的选取给算法的实际操作带来了很大的困难.为了克服这一困难,可引入线搜索技术以得到大范围收敛的算法,即所谓的阻尼牛顿法.算法步骤基于Armijo
斑马L*·2023-06-12 01:18

最优化理论——线搜索技术·Armijo准则

最优化理论——线搜索技术·Armijo准则算法思想算法步骤代码示例算法思想算法步骤代码Matlab代码如下：functionmk=armijo(xk,dk)beta=0.5;sigma=0.2;m=0;
斑马L*·2023-06-12 01:48

armijo matlab,Softmax回归模型(matlab代码)

【实例简介】softmax回归模型是一种常用的分类器，也是与深度结构模型相结合最多的分类方法。本代码包中的程序对图像构建softmax分类器，并按照图像所属类别进行分类。程序是在matlab平台上实现的，简单易懂。【实例截图】【核心代码】softmax_classifier└──softmax_exercise├──computeNumericalGradient.m├──loadMNISTIma
weixin_42300175·2023-01-26 15:40

matlab 线搜索-Armijo算法

线搜索-Armijo算法一、使用条件二、算法及程序1.Armijo准则程序2.目标函数3.梯度总结一、使用条件不精确的一维搜索条件规定αk首先应该保证使目标函数充分减小，这个条件使用以下不等式描述：其中
眰恦I·2023-01-01 17:16

Armijo条件，Wolfe条件，Goldstein条件

目录线搜索非精确线搜索（Armijo条件，Wolfe条件，Goldstein条件）强Wolfe条件线搜索算法线搜索对于迭代式xk+1=xk+αpkx_{k+1}=x_k+\alphap_kxk+1=xk
muyuu·2022-12-26 16:32

基于Armijo搜索步长BFGS法和FR法求解多元非线性函数的最优值

精度取1e-4，步长取Armijo线搜索。
墨叔叔·2022-12-07 21:14

【数值优化之线搜索方法】

本文参考书籍《最优化计算方法》，部分图片来自最优化：建模、算法与理论/最优化计算方法(pku.edu.cn)，若侵权请联系删除目录1线搜索方法简介2单调线搜索准则2.1Armijo准则2.2Goldstein
无意2121·2022-07-04 11:45

MATLAB|优化|线搜法之Armijo（含代码及例子）

Armijo的实现步骤Armijo方法中需要用到几个参数：a>0,σ∈(0,1)，γ∈(0,0.5)PS：a一般取a=1,σ和γ的值需要根据收敛效果调整取值
corianderK·2021-02-17 06:05

非精确一维线搜索（Armijo-Goldstein Rule 和 Wolfe-Powell Rule）

非精确一维线搜索（Armijo-GoldsteinRule和Wolfe-PowellRule）Armijo-GoldsteinRule算法步骤Wolfe-PowellRule算法步骤Armijo-GoldsteinRule
qiuxinmin·2020-11-30 11:15

Armijo线搜索

用“人话”解释不精确线搜索中的Armijo-Goldstein准则及Wolfe-Powell准则linesearch（一维搜索，或线搜索）是最优化（Optimization）算法中的一个基础步骤/算法。
断腿小胖子·2020-08-03 05:51

最速下降法的C语言实现

步长a一般可以通过一维不精确线搜索（Armijo准则）计算，而根据方向s选择的不同，无约束优化问题一般有最速下降法、BFGS、共轭梯度法，牛顿及拟牛顿法等等，今天只讲最速下降法。
liwr09·2020-07-15 00:37

一维搜索

一维搜索的分类精确一维搜索：1)区间收缩法；2)函数逼近法；非精确一维搜索：1)Armijo准则；2)Wolfe准则；进退法主要步骤:①已知搜索起点和初始步长；②然后从起点开始以初始步长向前试探，如果函数值变大
cynwpu·2020-07-14 03:28

线性搜索

https://www.cnblogs.com/qw12/p/6379783.html用“人话”解释不精确线搜索中的Armijo-Goldstein准则及Wolfe-Powell准则：https://www.codelast.com
木心世界·2020-07-09 22:02

数值优化：最速下降法+armijo 求rosenbrock多维函数

计算3700多次求的最优解importnumpyasnpdefcal_rosenbrock(x):#计算rosenbrock函数的值returnsum(100.0*(x[1:]-x[:-1]**2.0)**2.0+(1-x[:-1])**2.0)defrosen_der(x):xm=x[1:-1]xm_m1=x[:-2]xm_p1=x[2:]der=np.zeros_like(x)der[1:-1
hanzy88·2020-06-23 12:11

数值优化：牛顿法+armijo 求rosenbrock多维函数

计算231次求的最优解#Rosenbrock_f.pyimportnumpyasnpdefcal_rosenbrock(x):#计算rosenbrock函数的值returnsum(100.0*(x[1:]-x[:-1]**2.0)**2.0+(1-x[:-1])**2.0)defrosen_der(x):xm=x[1:-1]xm_m1=x[:-2]xm_p1=x[2:]der=np.zeros_l
hanzy88·2020-06-23 12:11

关于非精确线搜索Armijo准则python实现

刚刚了解了非精确线搜索有关知识，打算使用python实现一下Armijo准则。不过对于里面的一些参数还是不太理解，希望各路大神指点一下。谢谢
TTTTIM·2020-03-12 17:09

Armijo线性搜索

用“人话”解释不精确线搜索中的Armijo-Goldstein准则及Wolfe-Powell准则linesearch（一维搜索，或线搜索）是最优化（Optimization）算法中的一个基础步骤/算法。
adong1976·2018-09-27 15:00

非精确线搜索之Armijo搜索

精确线搜索通常不是十分有效和合理的.对于许多优化算法,其收敛速度并不依赖于精确搜索过程.因此,既能保证目标函数具有可接受的下降量又能使最终形成的迭代序列收敛的非精确线搜索变得越来越流行.下面介绍非精确线搜索中Armijo
C_1_2_3·2017-10-22 22:34

梯度-牛顿-拟牛顿优化算法和实现

作者：金良（[email protected]）csdn博客：http://blog.csdn.net/u012176591要求解的问题线搜索技术和Armijo准则最速下降法及其Python
u012176591·2015-05-30 10:00

每天一个小算法（matlab armijo）

下面是armijo线搜索+最速下降法的小程序，matlab用的很不熟，费了不少劲。
weixin_33841722·2014-10-10 19:00

共轭梯度法

（）%基于Armijo非精确线搜索的再开始FR共轭梯度法的Matlab程序function[x,val,k
zhaolianyun·2013-04-10 20:25

Wolfe和Armijo准则之Matlab实现

Wolfe准则function[alpha,newxk,fk,newfk]=wolfe(xk,dk)rho=0.25;sigma=0.75;alpha=1;a=0;b=Inf;while(1)if~(fun(xk+alpha*dk)=sigma*gfun(xk)'*dk)a=alpha;alpha=min([2*alpha,(b+alpha)/2]);continue;endbreak;endne
visayafan·2012-03-18 13:00

Wolfe和Armijo准则之Matlab实现

Wolfe准则function[alpha,newxk,fk,newfk]=wolfe(xk,dk)rho=0.25;sigma=0.75;alpha=1;a=0;b=Inf;while(1)if~(fun(xk+alpha*dk)=sigma*gfun(xk)'*dk)a=alpha;alpha=min([2*alpha,(b+alpha)/2]);continue;endbreak;endne
weixin_34151004·2012-03-18 13:00

使用非精确线搜索Armijo算法确定步长的最速下降法（MATLAB）

Armijo算法实现：functionmk=armijo(fun,xk,rho,sigma,gk)assert(rho>0&&rho0&&sigma<0.5);mk=0;max_mk=100;whilemk
fduan·2012-02-12 04:21

使用非精确线搜索Armijo算法确定步长的最速下降法（MATLAB）

Armijo算法实现：functionmk=armijo(fun,xk,rho,sigma,gk) assert(rho>0&&rho0&&sigma<0.5); mk=0;max_mk=100;
fduan·2012-02-12 04:00
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