極值演算法

『壹』 數學中極值和最值的演算法區別，具體在哪不同

極值是一個局部的概念，一個函數可以有無數多個極值的，確定它只要研究很小的一個范圍就可以確定是否存在極值
最值是一個整體的概念，這個最值要整體研究函數的特徵得到的，一個函數最多有兩個最值，

『貳』 高數里的駐點極值點，拐點的區別，怎麼計算

一、位置不同：

駐點極值點是x軸上的點，拐點是曲線上的點。

駐點及一階導不存在的點有可能是極值點。

二階導為0的點及二階導不存在的點有可能是拐點。

二、作用不同：

拐點可能是二階導數為0或二階導數不存在的點。求出所有二階導數為0或不存在點，再進一步分析。

極值點可能是一階導數為0的點，也可能是一階導數不存在的點。所以求極值點的時候，找出所有一階導數為0的點和不可導點。對這些點進行進一步的分析。

駐點是f'(x)=0的點是極值點；原函數在x=0點導數不為0，不是駐點。

演算法：單變數函數的極值求法

a. 求導數f'(x);

b. 求方程的根f'(x)=0的根；

c. 檢查f'(x)在函數圖象左右的值的符號，如果左正右負，那麼f(x)在這個根處取得極大值；如果左負右正，那麼f(x)在這個根處取得極小值。

特別注意：

f'(x)無意義的點也要討論，即可先求出f'(x)=0的根和f'(x)無意義的點，這些點都稱為可疑點，再用定義去判斷。 例如：f(x)=|X|在x=0 在的導數是不存在的。

以上內容參考來源：網路-極值點

『叄』 vb中求極值的演算法

LS的，
極大值不一定是最大值
最大值一定是極大值。。。
這個概念要搞清楚啊。。。

『肆』 如何用神經網路遺傳演算法求極值

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可以先用matlab神經網路工具箱訓練網路,當網路訓練好之後,把網路存起來.
然後編寫遺傳演算法,你知道,遺傳演算法是每代不斷迭代的,然後每代會根據適應度決定是否進入下一代,這里的適應度你就用sim(net,x)得到的值的倒數(或者類似的)作為適應度,然後其它就和遺傳演算法沒什麼兩樣了.最後得到的最優解, 就是網路的最優解. 也就是你要的結果了.
不過兄弟,這想法很牛B,很值得鼓勵這樣的想法.但我不得不說兩句,從實際角度來說,這樣的實現沒有太大的意義. 你的目的就是想從數據中找到Y最小的時候,X的什麼值, 但數據上畢竟只是數據,不管你怎麼繞,透露出來的信息還是有限的,不管怎麼繞,其實數據能提供最大限度的信息就是:在Y=10.88時,即X1=25,X2=24....X6=1.5時,Y是最小值的, 這是數據能提供的最大限度的信息,你再怎麼繞, 其實當你懂得神經網路的深層原理時,你會發現,你的方案並沒能挖掘出更優的解(因為數據的信息是有限的),這只是把自己繞暈了
不過能有這樣的想法,兄弟肯定是個學習的好材料,加油.
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『伍』 求極值的目的

確定值得范圍。
牛頓法求極值 無約束優化演算法可以分為線搜索類演算法與信賴域類演算法兩類,他們都是對f(x)f(old x)f(x)在局部進行近似,前者用得更加普遍。
求極大極小值步驟 (1)求導數f'(x); (2)求方程f'(x)=0的根; (3)檢查f'(x)在方程的左右的值的。2.(5)極值演算法擴展閱讀 求解函數的極值 尋求函數整個定義上的最大值和最小值是數學優化的目標。如果函數在閉合區間上是連續的,...。3.因此,尋找整個定義域上最大值(或最小值)的方法是查看內部的所有局部最大值(或最小值)。

『陸』 在極值演算法中，封閉環的公差大於任一組成環的公差對么

公差分析是指在滿本和最高的質量製造產品。公差分析是面向製造和裝配的產品設計中非常重要的一個環節，對於降低產品成本、提高產品質量具有重大影響。常用的公差分析的計算模型有兩種，一是極值法，二是均方根法。1）極值法極值法是考慮零件尺寸最不利的情況，通過尺寸鏈中尺寸的最大值或最小值來計算目標尺寸的值。2）均方根法均方根法是統計分析法的一種，顧名思義，均方根法是把尺寸鏈中的各個尺寸公差的平方之和再開根即得到目標尺寸的公差。

『柒』 高數里的駐點極值點，拐點的區別，怎麼計算

一、位置不同：

駐點極值點是x軸上的點，拐點是曲線上的點。

駐點及一階導不存在的點有可能是極值點。

二階導為0的點及二階導不存在的點有可能是拐點。

二、作用不同：

拐點可能是二階導數為0或二階導數不存在的點。求出所有二階導數為0或不存在點，再進一步分析。

極值點可能是一階導數為0的點，也可能是一階導數不存在的點。所以求極值點的時候，找出所有一階導數為0的點和不可導點。對這些點進行進一步的分析。

駐點是f'(x)=0的點是極值點；原函數在x=0點導數不為0，不是駐點。

三、意義不同：

極值點不一定是駐點，駐點也不一定是極值點。

駐點關注的是，一階導數的值為0，不關注函數的單調性變化。

若該曲線圖形的函數在拐點有二階導數，則二階導數在拐點處異號（由正變負或由負變正）或不存在。

(7)極值演算法擴展閱讀：

極值點是函數圖像的某段子區間內上極大值或者極小值點的橫坐標。

極值點出現在函數的駐點（導數為0的點）或不可導點處（導函數不存在，也可以取得極值，此時駐點不存在）。

若f(a)是函數f(x)的極大值或極小值，則a為函數f(x)的極值點，極大值點與極小值點統稱為極值點。極值點是函數圖像的某段子區間內上極大值或者極小值點的橫坐標。極值點出現在函數的駐點（導數為0的點）或不可導點處（導函數不存在，也可以取得極值，此時駐點不存在）

『捌』 求二元函數極值有哪些演算法

求導數，一階導數在x處等於零，有極值，可能極大值也可能極小值，在x處二階導數小於零有極大值，二階導數大於零有極小值，需要注意極值與最值的關系，他們之間不一定相等。或者配成標准型，考慮對稱軸與所給的自變數之間的關系

『玖』 matlab如何求極值

Rosenbrock函數簡介
Rosenbrock函數是數學優化中的常用函數，他可以用來測試優化演算法的性能。又叫「Rosenbrock山谷」、「Rosenbrock香蕉函數」、「香蕉函數」。它的定義式如下圖所示：
匿名函數表示該函數，matlab的匿名函數代碼為：ff=@(x)(100*(x(2)-x(1).^2)^2+(1-x(1))^2。
單純形法求極值
檢查目標函數
畫rosenbrock函數三維圖形，如下圖所示是畫圖代碼：
下面是畫出的rosenbrock函數三維圖形

『拾』 為什麼計算函數極值用梯度下降演算法而不直接令導數為0求解

並不是所有的函數都可以根據導數求出取得0值的點的, 現實的情況可能是:
1. 可以求出導數在每個點的值, 但是直接解方程解不出來,
2、計算機更加適合用循環迭代的方法來求極值。