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文檔簡介

（2）當目標函數的下降量已達到充分小時，即： ）當目標函數的下降量已達到充分小時 F ( X ( k +1 F ( X ( k < 也可以用目標函數值的相對下降量達到充分小時來表 示，即： F ( X ( k +1 F ( X ( k F(X ( k +1 < （3）當迭代點的目標函數梯度達到充分小時 ）當迭代點的目標函數梯度達到充分小時，即： F ( X ( k < 但是這種判別準則很可能把駐點作為最優值點輸 出，這是它的缺點 缺點。 缺點 在優化設計中，只要滿足以上諸式中之一，就可算 作目標函數值 已收斂于函數F（X）的極小值，近似最 優化解已求得： X 迭代即可以結束。 * =X ( k +1 ( k +1 F = F(X * 上述三個收斂準則都在一定程度上反映了達到極值 點的特點，但都不能保證所取得的設計點 X ( k +1 是全 局最優點，它很可能是一個局部最優點，因此有必要 進一步考查它是否為全局最優點。 判斷全局最優點常采用的方法是： 判斷全局最優點常采用的方法是 同時取若干個相距甚遠的兩點作為初始點，考查它們最 后迭代的最優解是否趨于同一解。

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