本科毕业论文(设计)模板 课程论文论文题目:最速下降法原理及其算法实现 课程名称: 现代信号处理新方法 学 院: 自动化学院 专业班级: 控制科学与工程1班 学 号: 2111304092 姓 名: 严
实验的题目和要求 所属课程名称: 最优化方法实验日期: 2010年5月10日2010年5月15日实验目的掌握最速下降法牛顿法和共轭梯度法的算法思想并能上机编程实现相应的算法二实验要求用MATLAB实现最速下降法牛顿法和共轭梯度法求解实例四实验原理最速下降法是以负梯度方向最为下降方向的极小化算法相邻两次的搜索方向是互相直交的牛顿法是利用目标函数在迭代点
实现绘制各种情况直线的Bresenham算法并将实现的算法应用于任意多边形的绘制要求多边形的顶点由键盘输入或鼠标拾取绘制的多边形顶点要准确图形应该封闭 要求掌握Bresenham算法的基本原理和算法设计画出算法实现的程序流程图使用C或者VC实现算法并演示 -Implementation of the Bresenham line drawing algorithm for various situ
实验名称 最速下降法实验目的:掌握最速下降法实验要求:理解最速下降法的算法的思想利用计算机编写出此算法的程序实验学时数:2学时实验类别:基础实验实验内容:用最速下降法求解实验报告实验程序流程图主要模块代码include <>include <>float fun1(float x1float x2) {float a a=2x1 return a}float fun
最速下降法算法原理最速下降法的搜索法向是目标函数的负梯度方向最速下降法从目标函数的负梯度方向一直前进直到到达目标函数的最低点已知目标函数在点的梯度为:当求目标函数的最小点时由于函数沿负梯度方向下降最快故在点的探索方向应取该点的负梯度方向即显然为单位向量这样第次迭代计算所得的新点为负梯度仅给出了最优化方向而没有给出步长的大小所以可能有各种各样的最速下降的过程它们依赖于的大小步长有两种取法:一种
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无约束优化算法无约束优化算法问题是指优化问题的可行集为无约束的标准形式为:最优性条件极小值点的一阶必要条件设为连续可微函数如果为局部极小值点则为驻点即梯度极小值的二阶必要条件设为二阶连续可微函数如果为局部极小值点则为驻点即梯度二阶 半正定极小值点的二阶充分条件设为二阶连续可微函数如果梯度二阶 正定则为的局部极小值点以上三个定理为搜索最优点以及判断一个点是否为最优点的基本依据经典的优化算法的停
最速下降法:题目:f=(x-2)2(y-4)2M文件:function [Rn]=steel(x0y0eps)syms xsyms yf=(x-2)2(y-4)2v=[xy]j=jacobian(fv)T=[subs(j(1)xx0)subs(j(2)yy0)]temp=sqrt((T(1))2(T(2))2)x1=x0y1=y0n=0syms kkwhile (temp>eps) d=-T
解析法 一般来说无约束最优化问题的求解是通过一系列一维搜 索来实现的.因此如何选择按索方向是无约束最优化方 法的核心且不同的搜索方向形成不同的最优化方法.结论:迭代公式Step3:最速下降法最速下降法全局收敛性原因:
实验的题目和要求 所属课程名称: 最优化方法实验日期: 2010年5月10日2010年5月15日实验目的掌握最速下降法牛顿法和共轭梯度法的算法思想并能上机编程实现相应的算法二实验要求用MATLAB实现最速下降法牛顿法和共轭梯度法求解实例四实验原理最速下降法是以负梯度方向最为下降方向的极小化算法相邻两次的搜索方向是互相直交的牛顿法是利用目标函数在迭代点
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