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求解无约束非线性最优化问题的最速下降法会产生"锯齿现象",其原因是?
如题所述
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第1个回答 2012-12-05
最速下降算法的不足最速下降算法也有其不足之处其中一个比较严重的问题就是存在所谓的锯齿现象.锯齿现象是指算法中迭代点的移动呈“之”字形成锯齿形状.当xk很接近极小点X时移动步长很小这就影响了算法的收敛速率.
出现这种现象的原因在于最速下降算法中相邻两个迭代点的搜索方向是正交的.
相似回答
最速
梯度
下降
答:
梯度下降法在接近最优解的区域收敛速度明显变慢,利用梯度下降法求解需要很多次的迭代
。实际上收敛速度并不快。 其主要原因是每次迭代后下一次的搜索方向总是和前一次相互垂直,产生锯齿现象,使得收敛速度较为缓慢。最速下降法的一种简单形式是:[if !vml][endif]在机器学习中,基于基本的梯度下...
无约束最优化
(二) 共轭方向法与共轭梯度法
答:
接下来介绍的 共轭方向法 是介于
最速下降法
和Newton法之间的一种方法,它克服了最速下降法的
锯齿现象,
从而提高了收敛速度;它的迭代公式也比较简单,不必计算目标函数的二阶导数,与Newton法相比,减少了计算量和存储量。它是比较实用而有效
的最优化
方法。 我们先将其在正定二次函数 上研究,然后再把算法用到更...
优化方法·
约束非线性优化
答:
4. 逼近与直接求解</对于一般
约束优化问题,
二次逼近法是强大的工具,它通过辅助
问题的
引导,逐步逼近原问题。而可行方向法和梯度投影法则直接面对
非线性约束,
提供精确而实用的解决方案。无论是线性还是非线性约束,每个步骤都需仔细操作,通过求解方向和步长,我们逐步接近那个隐藏在约束中的完美解。
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