数值解单变量最优化p课件•课程介绍•预备知识•数值解单变量最优化问题•实际应用案例•数值解单变量最优化问题的实际应用场景•总结与展望01课程介绍课程背景课程目标课程大纲课程大纲2.线性搜索方法二分法黄金分割法课程大纲牛顿法抛物线法3.非线性搜索方法课程大纲梯度下降法共轭梯度法牛顿法课程大纲课程大纲010203课程大纲生产计划最优解问题运输路径选择问题02预备知识数学基础010203微积分线性代数概率论优化问题概述最优化问题定义优化问题的分类最优化问题的求解方法优化问题的数学模型目标函数约束条件数学模型建立03数值解单变量最优化问题一维搜索方法线性搜索黄金分割法二分法线性搜索是一种简单的一维搜索方法，它从初始点开始，逐步线性地增加或减少搜索步长，直到找到目标函数的最小值。黄金分割法是一种更有效的搜索方法，它通过将搜索区间划分为两个子区间，并确定一个黄金分割点，从而找到目标函数的最小值。二分法是一种非常简单且有效的搜索方法，它通过不断缩小搜索区间，从而找到目标函数的最小值。多维搜索方法梯度下降法牛顿法共轭梯度法04实际应用案例线性规划问题总结词详细描述非线性规划问题总结词详细描述约束优化问题总结词约束优化问题是在优化过程中需要考虑各种约束条件的问题。详细描述约束优化问题是指在一组约束条件下，最大化或最小化一个目标函数的问题。这些约束条件可以是等式约束、不等式约束或是其他类型的约束。例如，在金融领域，我们经常需要解决一些投资组合优化问题，即在满足风险和收益的约束条件下，最大化投资回报。05数值解单变量最优化问题的实际应用场景金融领域投资组合优化期权定价模型工业设计领域结构优化流体动力学优化在工业设计中，结构优化是一种常见的数值最优化问题。它旨在找到一种材料配置或形状设计，使得产品的性能达到最优。通过数值解单变量最优化方法，可以在满足约束条件下，得到最优的设计方案。在流体动力学中，数值解单变量最优化方法可以用于优化翼型、船体等形状的设计，以实现最优的气动性能或水动力性能。VS人工智能领域06总结与展望本章总结掌握了求解单变量最优化问题的数值方法，如梯度下降法、牛顿法和共轭梯度法等。理解了这些方法的基本原理和实现过程，并能够根据具体问题选择合适的算法。学会了使用Python等编程语言实现这些算法，并能够应用它们求解实际问题的最优化问题。下一步学习计划THANKS感谢观看
