多变量无约束最优化方法
在某些约束最优化方法中，常把约束最优化问题转化为无约束最优化问题求解。无约束最优化的方法很多，目前常用的有：坐标轮换法、模式搜索法、单纯形法、鲍威尔法、梯度法(最速下降法)、牛顿法、共轭梯度法、DFP变尺度法等。前四种属于直接法，后四种为间接法。不论是直接法还是间接法，大多数都需要进行许多次一维搜索过程，使迭代点逐渐逼近最优点。这些无约束最优化方法的主要不同点，在于一维搜索方向的差别。其方向可以是特殊规定的某一方向，也可以是由有序的若干方向组合起来的一个方向组。因此，搜索方向往往成为不同无约束最优化方法的主要特征。 |