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连续两次沿负梯度方向寻优可获得共轭方向,对于一般二次目标函数,从两个角度对该现象进行了理论证明。鉴于为诸多研究领域优化问题的解决提供更多更有效的优化方法,将其推广于一般目标函数,提出了基于辅助方向的共轭方向法、三寻法和六寻法。连续三次沿负梯度方向寻优,然后沿所获得的两个共轭方向分别寻优,最后沿上述两个最优点连线进行第六次寻优,从而完成一轮寻优。给出了六寻法和用于三维优化问题的模块化一维盲人探路法C语言计算程序,并用解析法验证了程序的正确性。以一般的二次三维目标函数和Rosenbrock目标函数为例,验证了六寻法的有效性。其寻优效果比负梯度方向法好,两个算例的计算量分别减小28.70%、54.25%。六寻法可用于求解目标函数梯度可求的多维无约束优化问题。 相似文献
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针对智能车自动驾驶中对预期轨迹跟踪能力较差的现状,设计了基于横向位置和横摆角预测误差的预测控制方法.控制器的设计中采用了一种基于运动学原理的汽车运动状态预测模型,用于在线计算汽车的横向位置预测误差以及横摆角的预测误差,在此基础上建立了基于预测误差的反馈模糊逻辑控制器,达到了控制汽车沿着目标轨迹行驶的目的.仿真结果表明:... 相似文献
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Powell优化方法是最经典最实用的,可称为基于寻优方向组的新方向取舍法。根据共轭方向的特点,主要进行了几点改进:沿最后一个基本方向寻优,并将其最优点作为第一轮寻优的初始点;必须沿新方向寻优并将其收入基本寻优方向组;与共轭性相关的寻优方向采用较小的终止条件值,其他方向只要更新当前点即可;根据与新方向的点乘积确定离开基本寻优方向组的旧方向。无论从计算量还是从存储量衡量,新算法都优于经典算法。文中给出了新算法的算法步骤和程序流程图,分析了算法特点,提供了C语言计算机程序,保证了研究结果的可重复性。二次二维目标函数和Rosenbrock目标函数的算例表明,新算法具有较好的寻优效果。对于多维优化问题,新算法更具优势。提出的算法可称为方向组不降维的构造共轭方向法。 相似文献