Questions marquées «optimization»

Cette balise est destinée aux questions sur les méthodes de minimisation (ou contrainte) de la minimisation ou de la maximisation des fonctions.

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En quoi la programmation géométrique est-elle différente de la programmation convexe?
En quoi la programmation géométrique (généralisée) est-elle différente de la programmation convexe générale? Un programme géométrique peut être transformé en programme convexe et est généralement résolu par une méthode de point intérieur. Mais quel est l'avantage de formuler directement le problème sous forme de programme convexe et de le résoudre …
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Taille du pas de descente de gradient adaptatif lorsque vous ne pouvez pas faire de recherche de ligne
J'ai une fonction objective EEE dépendante d'une valeur ϕ(x,t=1.0)ϕ(x,t=1.0)\phi(x, t = 1.0) , où ϕ(x,t)ϕ(x,t)\phi(x, t) est la solution d'un PDE. J'optimise EEE par descente de gradient sur la condition initiale de la PDE: ϕ(x,t=0.0)ϕ(x,t=0.0)\phi(x, t = 0.0) . Autrement dit, je mets à jour ϕ(x,t=0.0)ϕ(x,t=0.0)\phi(x, t = 0.0)puis dois …
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grand problème d'affectation dense de bas rang
maxπ∑iAπi,imaxπ∑iAπi,i\max_\pi \sum_i A_{\pi i,i}ππ\pi1:n1:n1:n Ici est une matrice de bas rang . Les tailles typiques seraient (peut-être beaucoup plus grandes), .AAAn×nn×nn\times nrrrn=10000 n=10000 n=10000~~r=15r=15r=15
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Résolution des moindres écarts absolus à l'aide de l'algorithme de Barrodale-Roberts: terminaison prématurée?
Veuillez excuser la longue question, il a juste besoin de quelques explications pour s'attaquer au problème réel. Ceux qui connaissent les algorithmes mentionnés pourraient probablement passer directement au premier tablau simplex. Pour résoudre les problèmes de moindre déviation absolue (aka -optimisation), l'algorithme de Barrodale-Roberts est une méthode simplex à usage …
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Méthode d'optimisation qui tient compte du coût temporel variable de la fonction objectif pour différents paramètres
Je travaille sur l'amélioration du processus d'optimisation de certains logiciels de modélisation démographique afin qu'ils puissent mieux adapter les modèles démographiques aux données. Nous aimerions réduire le temps d'optimisation. Le temps qu'il faut pour évaluer notre fonction objectif varie beaucoup, selon les valeurs d'entrée. La relation entre le temps pour …
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Sensibilité du BFGS aux approximations initiales de la Hesse
J'essaie d'implémenter la méthode Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno pour trouver le minimum d'une fonction. J'ai besoin de deux suppositions initiales & x 0 et d'une approximation initiale de la matrice de Hesse B 0 . La seule exigence que je trouve pour B 0 est que si la Hesse est définie positive symétrique, …
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Bracketing initial minimum pour la recherche de ligne
En feuilletant quelques manuels, j'ai remarqué que le problème de la mise en parenthèse initiale d'un minimum pendant une recherche de ligne a tendance à être une réflexion après coup (au moins dans mes textes de premier cycle). Existe-t-il des techniques ou des meilleures pratiques bien établies pour ce type …
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Comment générer des voisins dans l'algorithme d'escalade?
L'escalade semble être un outil d'optimisation très puissant. Cependant, comment générer les «voisins» d'une solution me laisse toujours perplexe. Par exemple, j'optimise une solution . Ici est dans la plage(x1,x2,x3)(x1,x2,x3)(x_1, x_2, x_3)x1x1x_1(0,0.1)(0,0.1)(0, 0.1) , est dans la plage ( 0 , 100 ) , x 3 est dans la plage …
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Signification des méthodes de recherche et des méthodes d'optimisation
Je me demandais quelles sont les différences et les relations entre les "méthodes de recherche" et les "méthodes d'optimisation"? Surtout lors de la résolution d'un problème d'optimisation? J'insiste sur le contexte de la résolution des problèmes d'optimisation, car je suppose que les méthodes de recherche ne sont pas seulement destinées …
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