運籌學（4）
多維無約束優化演算法——直接搜尋法之模式搜尋法
1.原理
在之前分享的座標輪換這一直接搜尋演算法的基礎上，為了優化座標輪換法，克服座標輪換法有時優化速度太慢，隨後有了模式搜尋法這一直接搜尋演算法。模式搜尋法的思想是沿著相鄰的基點連線的方向進行搜尋迭代。它主要分為兩大步驟（1）軸向搜尋。（2）模式搜尋。其過程如下圖，當從起始點x1
進行搜尋，先進行軸向搜尋，沿著各個座標方向探測搜尋之後，可以得到x2
點，隨後沿著x2
−x1 的方向進行模式搜尋搜尋得到乙個解
y ,接下來不斷的進行軸向搜尋和模式搜尋，直到達到搜尋迭代終止條件。
2.步驟
(1).確定初始迭代點y1
,迭代終止條件
ϵ>
0 ,k=
1,j=
1，x1
=y1
(2).從xk
處進行軸向搜尋，搜尋每乙個座標方向ei
時，確定步長用最優步長策略。
minf(x
k+λe
i)求最優步長
λ ,當各個座標方向搜尋完之後，得到xk
+1。接下來進行下一步。
(3).開始進行模式搜尋，沿著xk
+1−x
k 的方向進行搜尋，得到點yj
,如果f(yj)
yj−1
) ,則j=j+1,繼續進行第（2）步，直到f(
yj)−
f(yj
−1)<
ϵ 。yj
就為最優解。
運籌學 2 牛頓法
運籌學 2 多維無約束優化演算法 梯度法之牛頓法 一.原理 牛頓法與最速下降法同屬於求解多維無約束優化演算法的搜尋演算法，也是梯度法的一種。但與最速下降法最大的不同在於為了避免最速下降法鋸齒形的搜尋路徑在接近最優點時收斂過慢，牛頓法的迭代更新公式在搜尋方向得選擇策略上與最速下降法是最大的區別。牛頓法...
初識運籌學
運籌學的基本概括圖如下 凡事預則立，不預則廢 可見預見的重要作用。就其應用方法來說 分為 定性 定量 由於社會活動的複雜性，至今還沒有找到乙個 方法能使管理人員滿意的 精度，但是因為管理然預案每天都要進行決策，因此他們總要努力滴去手機所能得到的，並非理想 資料區 未來的不確定事件 有了 才能更好的進...
運籌學總結
一 思維導圖 二 內容的認識和記錄 1 凡事預則立，不預則廢 2 決策 狹義 對一些可供選擇的方案做出抉擇。廣義 和管理相近，包括四個程式 明確決策專案的目的，尋求可行的方案，在可行方案中抉擇，對選定的決策方案進過實施後的結果總結評價。3 庫存管理 為保障生產，對倉庫物資的管理，使之達到平衡，減少浪...