數(shù)值解單變量最優(yōu)化p課件

數(shù)值解單變量最優(yōu)化p課件?

課程介紹?

預(yù)備知識(shí)?

數(shù)值解單變量最優(yōu)化問題?

實(shí)際應(yīng)用案例?

數(shù)值解單變量最優(yōu)化問題的實(shí)際應(yīng)用場景?

總結(jié)與展望01課程介紹課程背景課程目標(biāo)課程大綱課程大綱2.線性搜索方法二分法黃金分割法課程大綱牛頓法拋物線法3.非線性搜索方法課程大綱梯度下降法共軛梯度法牛頓法課程大綱課程大綱010203課程大綱生產(chǎn)計(jì)劃最優(yōu)解問題運(yùn)輸路徑選擇問題02預(yù)備知識(shí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)010203微積分線性代數(shù)概率論優(yōu)化問題概述最優(yōu)化問題定義優(yōu)化問題的分類最優(yōu)化問題的求解方法優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)模型目標(biāo)函數(shù)約束條件數(shù)學(xué)模型建立03數(shù)值解單變量最優(yōu)化問題一維搜索方法線性搜索黃金分割法二分法線性搜索是一種簡單的一維搜索方法，它從初始點(diǎn)開始，逐步線性地增加或減少搜索步長，直到找到目標(biāo)函數(shù)的最小值。黃金分割法是一種更有效的搜索方法，它通過將搜索區(qū)間劃分為兩個(gè)子區(qū)間，并確定一個(gè)黃金分割點(diǎn)，從而找到目標(biāo)函數(shù)的最小值。二分法是一種非常簡單且有效的搜索方法，它通過不斷縮小搜索區(qū)間，從而找到目標(biāo)函數(shù)的最小值。多維搜索方法梯度下降法牛頓法共軛梯度法04實(shí)際應(yīng)用案例線性規(guī)劃問題總結(jié)詞詳細(xì)描述非線性規(guī)劃問題總結(jié)詞詳細(xì)描述約束優(yōu)化問題總結(jié)詞約束優(yōu)化問題是在優(yōu)化過程中需要考慮各種約束條件的問題。詳細(xì)描述約束優(yōu)化問題是指在一組約束條件下，最大化或最小化一個(gè)目標(biāo)函數(shù)的問題。這些約束條件可以是等式約束、不等式約束或是其他類型的約束。例如，在金融領(lǐng)域，我們經(jīng)常需要解決一些投資組合優(yōu)化問題，即在滿足風(fēng)險(xiǎn)和收益的約束條件下，最大化投資回報(bào)。05數(shù)值解單變量最優(yōu)化問題的實(shí)際應(yīng)用場景金融領(lǐng)域投資組合優(yōu)化期權(quán)定價(jià)模型工業(yè)設(shè)計(jì)領(lǐng)域結(jié)構(gòu)優(yōu)化流體動(dòng)力學(xué)優(yōu)化在工業(yè)設(shè)計(jì)中，結(jié)構(gòu)優(yōu)化是一種常見的數(shù)值最優(yōu)化問題。它旨在找到一種材料配置或形狀設(shè)計(jì)，使得產(chǎn)品的性能達(dá)到最優(yōu)。通過數(shù)值解單變量最優(yōu)化方法，可以在滿足約束條件下，得到最優(yōu)的設(shè)計(jì)方案。在流體動(dòng)力學(xué)中，數(shù)值解單變量最優(yōu)化方法可以用于優(yōu)化翼型、船體等形狀的設(shè)計(jì)，以實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的氣動(dòng)性能或水動(dòng)力性能。VS人工智能領(lǐng)域06總結(jié)與展望本章總結(jié)掌握了求解單變量最優(yōu)化問題的數(shù)值方法，如梯度下降法、牛頓法和共軛梯度法等。理解了這些方法的基本原理和實(shí)現(xiàn)過程，并能夠根據(jù)具體問題選擇合適的算法。學(xué)會(huì)了使用Python