Preguntas etiquetadas con optimization

Tengo un problema similar en la formulación de esta publicación, con algunas diferencias notables: ¿Qué métodos simples existen para muestrear adaptativamente una función 2D? Como en esa publicación: Tengo una y la evaluación de esta función es algo costosa de calcularF( x , y)F(X,y)f(x,y) A diferencia de esa publicación: No …

10 optimization  image-processing 

¿En qué se diferencia la programación geométrica (generalizada) de la programación convexa general? Un programa geométrico puede transformarse en un programa convexo, y generalmente se resuelve mediante un método de punto interior. Pero, ¿cuál es la ventaja de formular directamente el problema como un programa convexo y resolverlo mediante un …

10 optimization  convex-optimization 

Según tengo entendido, la relajación sucesiva funciona eligiendo un parámetro y utilizando una combinación lineal de una iteración (cuasi) de Gauss-Seidel y el valor en el paso de tiempo anterior ... eso es 0≤ω≤20≤ω≤20\leq\omega\leq2 uk+1=(ω)ugsk+1+(1−ω)ukuk+1=(ω)ugsk+1+(1−ω)uk{u}^{k+1} = (\omega){u_{gs}}^{k+1} + (1-\omega)u^{k} 'cuasi' porque incluye la información más reciente actualizada de acuerdo con …

10 linear-algebra  optimization  iterative-method 

¿No tiene sentido utilizar algoritmos de optimización basados ​​en gradiente si solo puede proporcionar un gradiente numérico? Si no, ¿por qué proporcionar un gradiente numérico en primer lugar si es trivial realizar una diferenciación finita para la biblioteca de optimización en sí? [EDITAR] Solo para aclarar, mi pregunta es en …

9 optimization 

Tengo una función objetivo depende de un valor , donde es la solución para un PDE. Estoy optimizando por gradiente de descenso en la condición inicial de la PDE: . Es decir, actualizo y luego tengo que integrar el PDE para calcular mi residual. Eso significa que, si tuviera que …

9 optimization  pde  conjugate-gradient 

Estoy realizando una búsqueda de línea como parte de un algoritmo cuasi-Newton BFGS. En un paso de la búsqueda de línea, uso una interpolación cúbica para acercarme al minimizador local. Sea ser la función de interés. Quiero encontrar una tal que .x ∗ f ′ ( x ∗ ) ≈ …

9 optimization  numerical-analysis  interpolation 

Disculpe la pregunta larga, solo necesita alguna explicación para llegar al problema real. Aquellos familiarizados con los algoritmos mencionados probablemente podrían saltar directamente al primer tablau simplex. Para resolver menos problemas desviación absoluta (también conocido como L1L1L_1 -Optimización), el Barrodale-Roberts-algoritmo es método un propósito especial simplex que las necesidades de …

9 optimization  linear-programming 

Estoy trabajando para mejorar el proceso de optimización de algunos programas de modelado demográfico para que pueda adaptar mejor los modelos demográficos a los datos. Nos gustaría disminuir el tiempo de optimización. El tiempo que lleva evaluar nuestra función objetivo varía mucho, dependiendo de los valores de entrada. Se conoce …

9 optimization 

¿Existe un método razonablemente barato para resolver el problema de asignación grande, denso y de bajo rango , donde ejecuta sobre todas las permutaciones. De ?maxπ∑iAπi,imaxπ∑iAπi,i\max_\pi \sum_i A_{\pi i,i}1 : nππ\pi1:n1:n1:n Aquí es una matriz de bajo rango . Los tamaños típicos serían (posiblemente mucho más grande), .n × n …

9 optimization 

Estoy tratando de implementar el método Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno para encontrar el mínimo de una función. Necesito dos conjeturas iniciales y y una aproximación inicial de la matriz de Hesse . Los únicos requisitos que encuentro para es que si el Hessian es simétrico positivo definido, también debería . Al mirar wikipedia, …

9 optimization  algorithms 

Al hojear algunos libros de texto, me di cuenta de que el problema de poner entre corchetes un mínimo inicialmente durante una búsqueda de línea tiende a ser una ocurrencia tardía (al menos en mis textos de pregrado). ¿Existen técnicas bien establecidas o mejores prácticas para este tipo de problema, …

9 optimization  reference-request 

Me preguntaba qué diferencias y relaciones hay entre "métodos de búsqueda" y "métodos de optimización". ¿Especialmente al resolver un problema de optimización? Insisto en el contexto de la resolución de problemas de optimización, porque supongo que los métodos de búsqueda no son solo para resolver problemas de optimización, sino también …

9 optimization 

La escalada parece ser una herramienta muy poderosa para la optimización. Sin embargo, cómo generar los "vecinos" de una solución siempre me desconcierta. Por ejemplo, estoy optimizando una solución . Aquí está dentro del rango , está dentro del rango , está dentro del rango . ¿Cuál es la mejor …

9 algorithms  optimization 

Estoy tratando de optimizar un distribuidor de flujo en un tanque de modo que la distribución de velocidad y temperatura en cualquier sección transversal sea relativamente uniforme. Hay muchos parámetros que puedo ajustar a la uniformidad máxima de la sección transversal, como el número de tubos de entrada, su posición, …

9 optimization 

Suponga que el siguiente sistema lineal se da Lx=c,(1)(1)Lx=c,Lx=c,\tag1 donde LLL es el Laplaciano ponderado que se sabe que es positivo semi−semi−semi- definido con un espacio nulo unidimensional dividido por 1n=(1,…,1)∈Rn1n=(1,…,1)∈Rn1_n=(1,\dots,1)\in\mathbb{R}^n , y la varianza de traducción de x∈Rnx∈Rnx\in\mathbb{R}^{n} , es decir, x+a1nx+a1nx+a1_n no cambia el valor de la función …

9 linear-algebra  optimization  iterative-method  matrix  linear-solver