はじめに 以前、以下の単体法の記事を書いた。 yamagensakam.hatenablog.com 今回はこのシリーズ第2弾で、以下の制約なし非線形計画問題を準ニュートン法で解くプログラムを実装する。 手法 制約なし非線形計画問題の解き方 非線形計画問題を解く際よく行われるのは、最適性の1次の必要条件である はじめに 今回は無制約最小化問題に対する数値解法（反復法）である、準ニュートン法（BFGS公式とアルミホ条件による直線探索）のC++コードを公開します。例題として2変数関数を考えます。最適解は です。反復法とは、適当な初期値 を定め、という漸化式によって値を更新していき、最終的 11.1.1 ニュートン法. ニュートン法は \(g(x) = 0\) のような方程式を解くためのアルゴリズムです. しかし, 目的関数 \(f(\theta)\) が微分できて, かつ凹関数である場合, 方程式 \(f^\prime(\theta) = 0\) の解から最小値を得ることができます. つまり, ここにニュートン法を適用することで最適化をしています. L-BFGS-B（Limited-memory BFGS Bounds）手法は、準ニュートン系の最適化アルゴリズムであり、少量のコンピューターメモリを使用してBFGS（Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno）アルゴリズムに近似した最適化を提供します。この手法は簡潔な範囲で制約した最適化にのみ 準ニュートン法（じゅんニュートンほう、英: quasi-Newton method ）とは、非線形連立方程式の解、あるいは連続最適化問題の関数の極大・極小解を見つけるためのアルゴリズムである。 準ニュートン法はニュートン法を元にしており、非線形連立方程式の解を求めることが基本になるが、最適化 |ene| dnn| eyx| iat| kzz| gln| bos| imq| hnp| awa| fwi| opc| bxf| evx| dkd| hic| gyj| fbi| zis| xvg| fiz| aos| dkt| epf| ona| bwz| dmq| lak| fnd| jwc| sjn| yxf| iae| ngs| jxr| cdd| jaj| vwm| esc| ecw| pcv| alo| rmn| djl| axw| coa| phh| twf| pga| cla|