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喔喔wowo銀蟲 (初入文壇)
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[求助]
關(guān)于 共軛梯度法，類牛頓法中 梯度符號(hào)判斷的疑問(wèn)
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GC 和 QN 進(jìn)行材料結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法中都提到需要第一步判斷functional 的符號(hào)，需要符號(hào)為負(fù)來(lái)判定下降方向，但是如果初始位置或是判斷過(guò)程中的位置不巧處于局部最低點(diǎn)，我想問(wèn)整個(gè)搜索方向的過(guò)程如何進(jìn)行下去。怎么跳出這個(gè)局部最低點(diǎn)，繼續(xù)搜索全局最低點(diǎn)。這兩個(gè)方法中有沒(méi)有關(guān)于搜索步長(zhǎng)的限定。 菜鳥勿噴，求大神解惑。 |
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feixiaolin
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感謝參與，應(yīng)助指數(shù) +1
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1）怎么跳出這個(gè)局部最低點(diǎn): 抖動(dòng)法。給各個(gè)參數(shù)加一個(gè)小的偏差，比較殘差，跳出。 2）兩個(gè)方法中有沒(méi)有關(guān)于搜索步長(zhǎng)的限定。 不算完全限定，可以改變步長(zhǎng)相關(guān)的系數(shù)。 3）建議嘗試牛頓流方法，它優(yōu)于傳統(tǒng)方法。 |
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喔喔wowo2樓2013-10-22 08:36:15
月只藍(lán)
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【答案】應(yīng)助回帖
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本身這兩種方法就是局部的最優(yōu)化算法，如果局限在這兩種算法內(nèi)，很難實(shí)現(xiàn)全局最優(yōu)解的獲取。 目前，還沒(méi)有哪一種算法敢保證一定獲得全局最優(yōu)解吧，無(wú)約束最優(yōu)化問(wèn)題還是好說(shuō)，非線性多約束最優(yōu)化問(wèn)題的求解算法還是研究和改進(jìn)中。 |
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3樓2013-10-22 08:39:38
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4樓2013-10-22 11:08:16
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5樓2013-10-22 11:09:23
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