a***n 发帖数: 3633 | 1 我又一个函数,变量个数大约十多个吧。变量的范围都是独立的闭区间
(是不是叫hyper-cubic?)至三四次连续可导可以保证。但是有时会
跑到局部最优点。请教大牛们一般用什么办法保证一个全局最优点啊? |
d*****1 发帖数: 1837 | 2 Deterministic global optimization mostly is based on branch and bound
framework.
check out http://www.mat.univie.ac.at/~neum/glopt/software_g.html
BARON and LINDO/LINGO are leaders |
a***n 发帖数: 3633 | 3 谢谢,另外有没有别的方法的?基于BB的收敛速度可以保证么?
【在 d*****1 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : Deterministic global optimization mostly is based on branch and bound : framework. : check out http://www.mat.univie.ac.at/~neum/glopt/software_g.html : BARON and LINDO/LINGO are leaders
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B*M 发帖数: 1340 | 4 把f(x)`=0的点,一个一个算一遍,
最小/最大的那个就是了,
你那个f(x)`=0的点有很多,以至于算不得么?
【在 a***n 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 我又一个函数,变量个数大约十多个吧。变量的范围都是独立的闭区间 : (是不是叫hyper-cubic?)至三四次连续可导可以保证。但是有时会 : 跑到局部最优点。请教大牛们一般用什么办法保证一个全局最优点啊?
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B*M 发帖数: 1340 | 5 边缘也要算算,
反正可导就是好事情,
【在 B*M 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 把f(x)`=0的点,一个一个算一遍, : 最小/最大的那个就是了, : 你那个f(x)`=0的点有很多,以至于算不得么?
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g****t 发帖数: 31659 | 6 十几个变量的高次代数方程组求解,
在实际问题上基本上是不可用的.
因为原来的模型就可能不是很准,换句话说,方程组的系数本来就不是很准
你再求根,都不知道会飘到哪去了.
遇到这种情况,就需要改变建模方法.
除非知道点其他性质,凸的之类的才有可能.
【在 B*M 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 边缘也要算算, : 反正可导就是好事情,
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B*M 发帖数: 1340 | 7 要是有convex那办法不就多去了,
【在 g****t 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 十几个变量的高次代数方程组求解, : 在实际问题上基本上是不可用的. : 因为原来的模型就可能不是很准,换句话说,方程组的系数本来就不是很准 : 你再求根,都不知道会飘到哪去了. : 遇到这种情况,就需要改变建模方法. : 除非知道点其他性质,凸的之类的才有可能.
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B*M 发帖数: 1340 | 8 不管怎么说,optimal condition 也绕不过去啊,
gradient总要算算吧,
【在 g****t 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 十几个变量的高次代数方程组求解, : 在实际问题上基本上是不可用的. : 因为原来的模型就可能不是很准,换句话说,方程组的系数本来就不是很准 : 你再求根,都不知道会飘到哪去了. : 遇到这种情况,就需要改变建模方法. : 除非知道点其他性质,凸的之类的才有可能.
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a***n 发帖数: 3633 | 9 f'(x)=0是个积分方程。不好求啊。甚至它有是不是有限个驻点都不知道。
【在 B*M 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 把f(x)`=0的点,一个一个算一遍, : 最小/最大的那个就是了, : 你那个f(x)`=0的点有很多,以至于算不得么?
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g****t 发帖数: 31659 | 10 回去改模型
是唯一的出路。
不管怎么说,optimal condition 也绕不过去啊,
gradient总要算算吧,
【在 B*M 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 不管怎么说,optimal condition 也绕不过去啊, : gradient总要算算吧,
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B*M 发帖数: 1340 | 11 gradient算不出来,如果有convex,可以用cutting plane,
你如果对optimal solution 有个大概的估计,可以用trust region之类的方法,
不过看起来,这个f(x)太复杂,对f(x)的属性了解太少,恐怕想不出什么好办法,
【在 a***n 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : f'(x)=0是个积分方程。不好求啊。甚至它有是不是有限个驻点都不知道。
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