無約束最佳化方法

無約束最佳化方法是研究尋求多元函式ƒ(尣)=ƒ(x1,x2,…,xn)在整個實n維空間Rn中局部極小值點的數值方法。它在非線性規劃的研究中占有很重要的位置，除了本身的意義與套用外，它也是許多帶約束最佳化方法的基礎。

基本介紹

• 中文名：無約束最佳化方法
• 外文名：unconstrained optimization
• 對應：尋求多元函式
• 對象：數值方法
• 屬性：非線性規劃

大多數無約束最佳化方法都是疊代法，每一次疊代都從某一點

這類問題在數據擬合中經常出現，方程組的求解也可轉化為最小平方和的問題。由於目標函式具有特殊的形式，所以人們設計了專門的方法，如高斯-牛頓方法、萊文貝格-馬夸特方法等。

參考書目

R.Fletcher,Prαcticαl Methods of Optimizαtion，Unconstrαined Optimizαtion, Vol.1, John Wiley &Sons, New York, 1979.