метод сопряжённых градиентов

@Кирилл_87 · Регистрация: 14.09.2012

Author24 — интернет-сервис помощи студентам

Решение задачи оптимизации с помощью метода сопряжённых градиентов существенно зависит от начального приближения. Это нормально? Также вопрос: как (на основании чего) определять моменты обновления метода?

@Кирилл_87 · 27.02.2013, 13:22 **[ТС]**

да, также непонятно как осуществить одномерную оптимизацию, если переменные целевой функции не связаны между собой.

@Кирилл_87 · 01.03.2013, 15:48 **[ТС]**

также вопрос: на основании чего выбирать моменты обновления метода? Они должны быть одинаковыми для всей рассматриваемой области (просто у меня сильно зависит от начальной точки, но удаётся подобрать такой момент обновления, что задача решается).

@VTsaregorodtsev · 09.03.2013, 21:56

Если задача имеет несколько экстремумов - то с разных начальных точек можно попадать то в один, то в другой, то в третий.
Обновлять надо тогда, когда не получается улучшить решение шагом по направлению сопряженного градиента (из-за накопления погрешностей, хоть метод к этому и несильно чувствителен, не получается никаким ненулевым шагом добиться улучшения значения оптимизируемой функции).
Одномерная оптимизация в данном случае - это оптимизация значения шага для метода сопр.градиента.

@Кирилл_87 0 / 0 / 0 Регистрация: 14.09.2012 Сообщений: 25
		1
	метод сопряжённых градиентов 26.02.2013, 11:19. Показов 2208. Ответов 3 Метки нет (Все метки) Решение задачи оптимизации с помощью метода сопряжённых градиентов существенно зависит от начального приближения. Это нормально? Также вопрос: как (на основании чего) определять моменты обновления метода? 0

@Кирилл_87 0 / 0 / 0 Регистрация: 14.09.2012 Сообщений: 25
	27.02.2013, 13:22 [ТС]	2
	да, также непонятно как осуществить одномерную оптимизацию, если переменные целевой функции не связаны между собой. 0

@Кирилл_87 0 / 0 / 0 Регистрация: 14.09.2012 Сообщений: 25
	01.03.2013, 15:48 [ТС]	3
	также вопрос: на основании чего выбирать моменты обновления метода? Они должны быть одинаковыми для всей рассматриваемой области (просто у меня сильно зависит от начальной точки, но удаётся подобрать такой момент обновления, что задача решается). 0

@VTsaregorodtsev 1487 / 1414 / 240 Регистрация: 19.02.2010 Сообщений: 3,916
	09.03.2013, 21:56	4
	Если задача имеет несколько экстремумов - то с разных начальных точек можно попадать то в один, то в другой, то в третий. Обновлять надо тогда, когда не получается улучшить решение шагом по направлению сопряженного градиента (из-за накопления погрешностей, хоть метод к этому и несильно чувствителен, не получается никаким ненулевым шагом добиться улучшения значения оптимизируемой функции). Одномерная оптимизация в данном случае - это оптимизация значения шага для метода сопр.градиента. 0