惩罚函数法迭代过程的本质及其他最优化方法中的一些概念

版权声明:本文为作者原创,如需转载,请征得博主同意,谢谢! https://blog.csdn.net/qq_22828175/article/details/83412108

简单罚函数法和单参数精确罚函数法都是逐渐“淹没”可行解;而双参数精确罚函数法在“淹没”可行解的同时,移动可行解。下图为简单罚函数法迭代过程示意图。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
下图是罚函数法与拉格朗日法的关系:
在这里插入图片描述
可微分函数的凸性
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
极小值点的必要条件
在这里插入图片描述
极小值点的充分条件
在这里插入图片描述
最优解的存在性
在这里插入图片描述
二次函数的一般表达式
在这里插入图片描述
二分搜索法
在这里插入图片描述
等间隔搜索法
在这里插入图片描述
牛顿下降法
在这里插入图片描述
共轭方向
在这里插入图片描述
最后,梯度(的正方向)是函数沿其变化率增大最快方向的变化率向量;方向导数是函数沿其任一方向的变化率标量。

猜你喜欢

转载自blog.csdn.net/qq_22828175/article/details/83412108