e第六章 非线性规划-无约束极值.ppt

非线性规划（一） §1 非线性规划问题的现实来源－问题的提出 §2 非线性规划的数学模型及特点 §3 解和算法的基本性质 §4 非线性规划求解方法分类 §1 非线性规划问题的现实来源－问题的提出 （1） §1 非线性规划问题的现实来源－问题的提出 （2） §2 非线性规划的数学模型及特点 （1） §2 非线性规划的数学模型及特点 （2） §2 非线性规划的数学模型及特点 （3） §3 解和算法的基本性质 （1） §3 解和算法的基本性质 （2） §3 解和算法的基本性质 （3） §3 解和算法的基本性质 （4） §3 解和算法的基本性质 （5） §3 解和算法的基本性质 （6） §3 解和算法的基本性质 （7） §3 解和算法的基本性质 （8） §3 解和算法的基本性质 （9） §4 非线性规划求解方法分类（1） §4 非线性规划求解方法分类（2） §4 非线性规划求解方法分类（3） §4 非线性规划求解方法分类（4） 非线性规划（二） §1 一维最优化方法 §2 多维无约束寻优方法（使用导数） §1 一维最优化方法 （1） §1 一维最优化方法 （2） §1 一维最优化方法 （3） §1 一维最优化方法 （4） §1 一维最优化方法 （5） §1 一维最优化方法 （6） §1 一维最优化方法 （7） §1 一维最优化方法 （8） §1 一维最优化方法 （9） §1 一维最优化方法 （10） §2 多维无约束寻优方法（使用导数） （1） §2 多维无约束寻优方法（使用导数） （2） §2 多维无约束寻优方法（使用导数） （3） §2 多维无约束寻优方法（使用导数） （4） §2 多维无约束寻优方法（使用导数） （5） §2 多维无约束寻优方法（使用导数） （6） §2 多维无约束寻优方法（使用导数） （7） §2 多维无约束寻优方法（使用导数） （8） §2 多维无约束寻优方法（使用导数） （9） §2 多维无约束寻优方法（使用导数） （10） §2 多维无约束寻优方法（使用导数） （11） §2 多维无约束寻优方法（使用导数） （12） §2 多维无约束寻优方法（使用导数） （13） §2 多维无约束寻优方法（使用导数） （14） §2 多维无约束寻优方法（使用导数） （15） §2 多维无约束寻优方法（使用导数） （16） §2 多维无约束寻优方法（使用导数） （17） §2 多维无约束寻优方法（使用导数） （18） 非线性规划（三） §1 不使用导数的无约束寻优方法 §1 不使用导数的无约束寻优方法 （1） §1 不使用导数的无约束寻优方法 （2） §1 不使用导数的无约束寻优方法 （3） §1 不使用导数的无约束寻优方法 （4） §1 不使用导数的无约束寻优方法 （5） §1 不使用导数的无约束寻优方法 （6） §1 不使用导数的无约束寻优方法 （7） §1 不使用导数的无约束寻优方法 （8） §1 不使用导数的无约束寻优方法 （9） §1 不使用导数的无约束寻优方法 （10） §1 不使用导数的无约束寻优方法 （11） §1 不使用导数的无约束寻优方法 （12） §1 不使用导数的无约束寻优方法 （13） §1 不使用导数的无约束寻优方法 （14） §1 不使用导数的无约束寻优方法 （15） §1 不使用导数的无约束寻优方法 （16） 求解非线性规划问题的迭代法，关键是如何求出每步的 有哪些信誉好的足球投注网站方向p(k)及步长?。由于确定p(k)及?的途径不同，从而 导致不同的寻优方法。其中可分两大类，一类在迭代中 需用到函数的一阶导数（梯度）或二阶导数，称为“解析 法”，另一类不用函数的导数值，称为“直接法”。 通常，“直接法”速度较慢，但由于不用函数导数值，使 得十分复杂的函数极值问题可得到解决。 一、使用导数（梯度）的无约束寻优方法 １．梯度法（最速下降法） 由于选择方向时只考虑到当前下降最快，未顾及到总寻优快慢。 令　　▽f[X(k)]表示X(k)点的梯度，则 X(k+1)=X(k)－?(k)▽f[X(k)] 其中，步长?(k)为寻优步长，有二种选择方法： ①试探法 ②解析法 ?*(k)= X(k+1)=X(k)－ ·▽f [例4-12]采用梯度法求解函数f(