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最优化问题基本模型、算法基本思想优势不足添加时间:2024-05-06
最常用的最优化算法有梯度下降、牛顿法、拟牛顿法和共轭梯度法。梯度下降法:梯度下降法是一种迭代优化算法,它利用梯度信息搜索最优解,可以快速求解出最优解,但有时会得到局部最优解。牛顿法:牛顿法是用于求解函数的极值,它利用了函数的梯度和海森矩阵来计算最优解。它的优势在于可以在更少的步数内获得更好的结果,但它也有局限性,如果数据点太多,牛顿法可能会得到局部最优解。拟牛顿法:拟牛顿法是一种以牛顿法为基础的优化方法,它可以解决牛顿法受到数据量限制的问题,能够获得接近牛顿法的性能。共轭梯度法:共轭梯度法是一种利用梯度和共轭梯度信息搜索最优解的优化方法,它可以有效地解决特别大的优化问题,但它也存在局限性,它不能保证收敛到全局最优解。