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文档简介

1、学习必备欢迎下载遗传算法的优点：1. 与问题领域无关切快速随机的搜索能力。2. 搜索从群体出发，具有潜在的并行性，可以进行多个个体的同时比较， robust.3. 搜索使用评价函数启发，过程简单4. 使用概率机制进行迭代，具有随机性。5. 具有可扩展性，容易与其他算法结合。遗传算法的缺点：1、遗传算法的编程实现比较复杂 , 首先需要对问题进行编码 , 找到最优解之后还需要对问题进行解码 ,2、另外三个算子的实现也有许多参数 , 如交叉率和变异率 , 并且这些参数的选择严重影响解的品质 , 而目前这些参数的选择大部分是依靠经验 .3、没有能够及时利用网络的反馈信息 , 故算法的搜索速度比较慢，

2、要得要较精确的解需要较多的训练时间。4、算法对初始种群的选择有一定的依赖性，能够结合一些启发算法进行改进。5、算法的并行机制的潜在能力没有得到充分的利用，这也是当前遗传算法的一个研究热点方向。学习必备欢迎下载用 Newton 法求解无约束问题牛顿法具有局部收敛性和二次收敛速度，对于凸二次函数， 牛顿法一步即可达到最优解，具有二次终止性。学习必备欢迎下载缺点：牛顿方向 d 不一定是下降方向； 当初始点远离最优解时， 牛顿法可能不收敛；海森阵及逆阵的计算量较大；精确一维搜索的优点：得到的是 （）精确的极小点缺点：花费时间太多学习必备欢迎下载共轭梯度法：学习必备欢迎下载方性法牛顿法质二次终止一步终止性质（ =1）f C(3) 且有界收 敛凸， x0 充分接近 x* , k 1局部同上收敛性二阶收敛要计算二阶偏导数计算量优缺点大。 n 大时存贮量亦大DFP （拟牛顿法）共轭梯度法（重置初值）n 步 ( 精确一维搜索 )n 步 (精确一维搜索 )终止终止f C(3) 在 L(x 0) 上有界f C (3) 在 L(x 0)上有凸， L(x 0)有界界凸， L(x 0)有界（精确一维搜索）（精确一维搜索）同上，且f(x) 是同上，Lipschitz 连续。超

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