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无约束优化的直接搜索法PPT学习教案.pptx
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会计学
1
无约束优化的
直接搜索法
第四章 无约束优化的直接搜索法
各
种
无
约
束
优
化
方
法
的
区
别
就
在
于
确
定
其
搜
索
方
向
S
(k)
的
方
法
不
同
,
所
以
搜
索
方
向
的
构
成
问
题
是无
约
束
优
化
方法
的
关
键
。根
据
构
造
搜
索
方
向
所使
用
的
信
息
性质
的
不
同
,无
约
束
优
化方法可以分为两类:
X
(k+1)
=
X
(k)
+
(k)
S
(k)
(
k =
0 , 1 , 2 , …)
一
类
是只
利
用目
标
函数
值信
息
的
无约
束优
化
方
法
,
如
坐
标
轮
换
法
、
鲍
威
尔
法
,
称
为
直
接
搜
索
法
;
另
一
类
是
利
用
目
标
函
数
的
一
阶
或
二
阶
导
数
信
息
的
无
约
束
优
化
方
法
,
如
梯
度
法
、
牛
顿
法
、
共
轭
梯
度
法
、
变
尺
度
法
,
称
为
间
接
搜
索
法
。
第
1
页
/
共
40
页
•
基本思想
§4.1
坐标轮换法
(变量轮换法、交替法、降维法)
将
n
维无约束优化
问题转化为
n
个沿坐
标
轴
方
向
e
i
(i
=1,
2,
…
,
n)
的
一
维
优
化
问
题
来
求
解
,
并
记
完
成
n
次
一
维
搜
索
为
一
轮
。
若
一
轮
搜
索
后
未
得
到
满
足
精
度
要
求
的
最
优
点
,
则
继
续
下
一
轮
迭
代
搜
索
。
如
此
反
复
,
直
至
得
到
满
足
精
度
要
求
的
最
优
点
为
止
。
在
每
一
轮
搜
索
中
,
每
次
迭
代
仅
对
n
元
函
数
的
一
个
变
量
沿
其
坐
标
轴
方
向
进
行
一
维
搜
索
,
其
余
n-1
个
变
量
均
保
持
不
变
,
再
依
次
轮
换
进
行
一
维
搜
索
的
坐
标
轴
,
直
至
完
成
沿
n
个
沿
坐
标
轴
方
向
的
n
次
一维搜索。
第
2
页
/
共
40
页
x
1
x
2
X
0
(1)
X
1
(1)
X
2
(1)
取
初
始
点
X
(0)
=
X
0
(1)
,
x
1
坐
标
轴
方
向
的
单
位
向
量
S
1
(1)
=e
1
=[1
0]
T
,
x
2
坐
标
轴
方
向
的
单
位
向量
S
2
(1)
= e
2
=[0 1]
T
。
X
1
(1)
=
X
0
(1)
+
α
1
(1)
S
1
(1)
,
X
2
(1)
=
X
1
(1)
+
α
2
(1)
S
2
(1)
第
3
页
/
共
40
页
判断是否满足迭代收敛准则:
||
X
2
(1)
–
X
0
(1)
||≤
?
X
1
(1)
=
X
0
(1)
+
α
1
(1)
e
1
(1)
= [
x
1
(0)
x
2
(0)
]
T
+
α
1
(1)
[1 0]
T
X
2
(1)
=
X
1
(1)
+
α
2
(1)
e
2
(1)
= [
x
1
(1)
x
2
(1)
]
T
+
α
2
(1)
[0 1]
T
第一轮迭代搜索:
若
满足,则输
出最优解
,否则
,继续下一
轮迭代搜索。
第
4
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/
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40
页
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