16梯度法和共轭梯度法基本原理和特点.docx
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1、16梯度法和共甄梯度法基本原理和特点?梯度法又称最速下降法,基本原理是在迭代点四周采纳使目标函数值下降最快的负梯度方向作为搜寻方向,求目标函数的微小值,特点;迭代H算简洁,只需之阶偏导数,所占的存储单元少,对初始点的要求不高,在接近微小点位置时收敛速度很慢,共辗的特点为在梯度法靠近极值点收敛速度放慢时,它可以构造共朝方向使其收敛速度加快,迭代计算比较简洁,效果好,在每一步迭代过程中都要陶爵姬的、方向,匕瞒琐。17迭代终止准则有哪三种?1)当设计变量在相邻两点之间的移动距离充分小时,可用相邻两点的矢量差的模作为终止的判据,2)当相邻两点目标函数值之差达到充分小时,可用两次迭代的目标函数之差作为终
2、止判据。3浮优点靠近极值点时,目标函数 在该 点的梯度已达到充分小时,可用梯度的模作为终止判据。18无约束设计法,1) powell法,它是在下 降迭代过运算中只需计算和比较目标函数值的大小,不需计算偏导数的方法,是较好的一种直接搜寻算法。2)梯度法,又称最速下降法,它是采纳使目标函数值下降最快的负梯度方向作为搜寻方一直求目标函数的微小值。3)共朝梯度法,又称FR法,是利用 目 标函数的梯度确定共甄方向,使得计算简便而效果好,只需利用相邻两点的梯度就可以构造一个共扼方向,这种方式产生共辗方向并进行迭代的算法称为共朝梯度法。4)变遐去又称DFP法,为了得到既有快速收敛的性质,又能避开计算二阶导数
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