无导数优化中自校正几何的楔形信赖域方法的开题报告_第1页
无导数优化中自校正几何的楔形信赖域方法的开题报告_第2页
无导数优化中自校正几何的楔形信赖域方法的开题报告_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

无导数优化中自校正几何的楔形信赖域方法的开题报告题目：无导数优化中自校正几何的楔形信赖域方法研究研究背景和意义：无导数优化是指在没有显式导数信息或导数难以计算的情况下，通过使用黑盒函数的信息最小化目标函数。这种方法在很多领域都有应用，例如机器学习、图像处理、金融和优化控制等。然而，无导数优化面临一个颇为棘手的问题：无法利用目标函数的导数信息，需要设计一般的搜索算法，以在高维空间中近似找到全局最小值。传统的无导数优化方法包括nelder-mead对拍、坐标下降法和遗传算法等，在某些问题中表现得很好。然而，在大多数实际问题中，这些方法可能会陷入局部最小值并失败。因此，一些更复杂、更精确且更可靠的方法被开发出来。信赖域方法是最常用的数值优化算法之一。它通过在信赖域周围近似目标函数，并在短期内朝着目标函数的最小值移动来优化函数。信赖域方法通过引入促进全局收敛的机制进行自校正，提高了算法的鲁棒性和可靠性。随着技术的不断发展，随机梯度下降和牛顿法等学习方法已经在机器学习和深度学习中广泛使用，但在应用于实时系统和计算成本高的场景中，他们面临挑战。无导数优化是一种有前途的方法，因为它不需要昂贵的导数计算，并且能够找到全局最优解。本文旨在研究一种基于信赖域的自校正几何的楔形算法，以帮助解决无导数优化问题。这种方法通过对信赖域与几何结构的结合进行自校正，提高了算法的性能和鲁棒性，可以更有效地找到全局最小值。主要研究内容：1.对无导数优化和信赖域方法的基础知识进行系统研究，并在此基础上理解楔形信赖域方法的自校正几何结构。2.设计基于几何需要的自校几何信赖域方法的楔形算法，并在标准测试集上进行评估和实验，分析其性能和鲁棒性。3.在实际无导数优化问题中测试楔形信赖域方法的性能，将其与其他一些现有的优化方法进行比较，以确定其在实践中的实用性。预期的研究结果：1.通过详细的文献研究和案例分析，系统地了解无导数优化和信赖域方法。2.开发一种新的基于几何的楔形信赖域方法，使其能够高效而可靠地解决无导数优化问题。3.验证所提出的算法的性能和鲁棒性。4.推广楔形信赖域方法的应用，并与其他常见的优化算法进行比较。研究方法和技术路线：首先，阅读和研究无导数优化和信赖域方法的基本知识和算法。然后，针对楔形信赖域方法的自校正几何结构，设计一种楔形算法。使用标准测试集测试算法的性能和鲁棒性。最后，将开发的算法应用于实际无导数优化问题，并与其他最先进的无导数优化算法进行比较，并对实验结果进行分析和总结。研究进度：第一年：深入学习无导数优化和信赖域方法的理论知识，并设计自校正几何结构的楔形算法。第二年：使用标准测试集对算法进行测试和评估，分析其性能和鲁棒性。第三年：将所提出的算法应用于实际无导数优化问题中，并与其他最先进的无导数优化算法进行比较。结论：通过本文的研究，可以得出以下结论：1.本文设计的基于几何的自校几何信赖域方法的楔形算法在无导数优化问题中表现出了很好的性能和鲁棒性。2.与其他常见的无导数优化方法相比，楔形信赖域方

人人文库> 全部分类> 毕业设计 > 开题报告

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论