梯度法和共轭梯度法 1.无约束最优化问题 2.梯度法 3.共轭梯度法

一、与线性方程组等价的变分问题 二、最速下降法 三、共轭梯度法(共轭斜量法) 四、预条件共轭梯度法

第四章无约束优化方法 1.概述 2.最速下降法 3.牛顿型方法 4.梯度法及共轭梯度法; 5.DFP变尺度法 6.坐标轮换法; 7.鲍威尔法;

§4-1 最速下降法（梯度法） §4-2 牛顿类方法 §4-3 变尺度法 §4-4 共轭方向法 §4-5 鲍威尔方法 §4-6 其它方法（如坐标轮换法、单纯形法）

基于对Logistic映射混沌变量概率分布的研究,提出了一种区间套混沌搜索方法,避免了混沌搜索的盲目性.将区间套混饨搜索方法与共轭梯度法结合,提出了一种混合优化方法,利用区间套混沌搜索方法搜索到近似最优点,再用共轭梯度法求得最优点.数值计算结果表明,该方法可显著提高优化效率

4.1非线性方程的解法 4.2非线性方程组的线性化解法 4.3非线性方程组的极值求解法 4.4最速下降法 4.5共轭梯度法 4.6牛顿过程及变度量法 4.7直接法 4.8方法的选择与总结

《数值最优化方法》课程教学课件（讲稿，打印版）共轭梯度法

6.1 Kuhn-Tucker 条件 6.2 既约梯度法 6.3 罚函数法

（1)依赖于初始条件。 （2)与求解空间有紧密关系,促使较快地收敛到局部解,但同时对解域有约束,如可微或连续。利用这些约束,收敛快。 （3)有些方法,如 Davison-Fletcher-Powell--直接依赖于至少一阶导数;共轭梯度法隐含地依赖于梯度

3.1 判别函数 3.2 线性判别函数 3.3 广义线性判别函数 3.4 线性判别函数的几何性质 3.5 感知器算法 3.6 梯度法 3.7 最小平方误差算法 3.8 非线性判别函数