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放缩法是什么

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  • 放缩法(shrinking method)是一种在优化算法中用于收敛的技术。它通常用于处理非约束优化问题,特别是在搜索空间较大的情况下。

    该方法的基本思想是:在每个迭代步骤中,通过缩小当前最优解附近的搜索空间来减少搜索空间。这样做可以使算法更快地找到全局最优解。

    具体来说,放缩法通常分为两个步骤:

    1. 找到当前搜索空间的最优解;

    2. 缩小搜索空间,以便将搜索范围限制在当前最优解附近。

    放缩法的优点是易于实现和有效。然而,它也有一些缺点,例如可能会卡在局部最优解中,并且需要调整参数才能使其达到最佳效果。

    2023-10-24 18:35:25
  • 放缩法是指要让不等式A<B成立,有时可以将它的一边放大或缩小,寻找一个中间量,如将A放大成C,即A<C,后证C<B,这种方法便是放缩法,是不等式问题里的一种方法。 放缩法是依据不等式的传递性:如果A>C,C>B,那么A>B;等量加不等量为不等量;同分子(母)异分母(子)的两个分式大小的比较。 放缩法是贯穿证明不等式始终的指导变形方向的一种思考方法

    2023-10-24 18:35:25
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