。这类方法不仅有实用价值,而且大量多维最优化方法都依赖于一系列的一维最优化。逐次插值逼近法近似黄金分割法()无约束最优化指寻求n元实函数f在整个n维向量空间Rn上的最优值点的方法。无约束最优化方法大多是逐次一维搜索的迭代算法。这些迭代算法的基本思想是:在一个近似点处选定一个有利搜索方向,沿这个方向进行一维寻查,得出新的近似点。然后对新点施行同样手续,如此反复迭代,直到满足预定的精度要求为止。根据搜索方向的取法不同,可以有各种算法。最速下降法(负梯度法)(一)罚函数法(SUMT)1、算法思想:将有约束优化问题转化为一系列无约束优化问题进行求解.(SequentialUnconstrainedMinimizationTechnique-SUMT)2、算法类型:外点法(外惩法)内点法(内惩法)3、问题:、外点法(外部惩罚函数法):yesNo外点法框图:、内点法(内部惩罚函数法):内点法框图yesNo
非线性规划问题的求解方法 来自淘豆网m.daumloan.com转载请标明出处.
