最优化理论与方法课件8subgradient method
4无约束优化的方法:次梯度法LHY-SMS-BUAA最优化理论与方法I(最优化基础)例4.14.1次梯度法次梯度法:已知,与负梯度法不同,负次梯度不必是函数的下降方向!,其中是凸的,且不可微极小点考虑点()={(1,):−2≤≤2},但是不是在处的下降方向,且2-范数最小;是在处的最速下降方向4无约束优化的方法:次梯度法LHY-SMS-BUAA最优化理论与方法I(最优化基础)步长规则固定步长(fixedstepsize)衰减步长(diminishingstepsize)i)(),ii).已知迭代次数,令固定增量的长度(fixedsteplength)使得.比如或者...
2025-01-13
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