《运筹学》,《线性规划》，《非线性规划》，《凸优化》，《最优化方法》这几门课程有什么区别和联系？

DomDomm · 发表于 2021-9-15 09:47

我建议题主先从“凸优化”开始学习。只不过开始前建议你先把线性代数学好，尤其是matrix norm这样的重要概念。
一般来讲“凸优化”会包括线性规划和非线性规划的一些主要思想和概括，所以之后如果你感兴趣的话可以再深入学习这两本。
至于运筹学，那是一个更偏向具体实现的学科了，不建议先学。对于初学者来说admm具体怎么操作也并不是很重要
还是先把凸优化的一些基本概念学清楚，比如凸集，凸函数，epigraph，convex hull，Conic Programming，KKT/CQ 等等。首先要明白凸性质的重要性和必要性，再学懂朗格朗日对偶的推导，你也就基本入门了。

ChuanXin · 发表于 2021-9-15 09:48

本质上都是凸规划。
线性规划就是在闭凸集上的。凸规划是线性规划的推广。但是两者算法不同。线性规划毕竟好找基底，还有多项式算法。凸规划就是逐步迭代，盲人下山。
难的可能还是最优控制，也就是搞变分法。

fwalker · 发表于 2021-9-15 09:52

都非常简单都非常无聊而且机器学习的人做优化和运筹学的人做优化风格都不一样运筹学大多数时候只考虑收敛机器学习的人还得考虑复杂度和泛化律之类的
建议你看看定会这两年的优化文章比看书大有裨益
优化离开了机器学习等于吃饭没有肉

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