数学专业毕业论文最优化理论方向

数学专业毕业论文选题方向

1动态规划及其应用问题。

2计算方法中关于误差的分析。

3微分中值定理的应用。

4模糊聚类分析在学生素质评定中的应用。

5关于古典概型的几点思考。

6浅谈数形结合在数学解题中的应用。

7高校毕业生就业竞争力分析。

8最大模原理及其推广和应用。

9 最大公因式求解算法。

10行列式的计算。

可以去做算法，或者往工程研究方向做最优控制智能控制，或者进企业的质检部门做管理

对于某个具体的问题，提出合适的特定的最优化计算方法。或者对于某一类最优化计算方法，提出改进或进一步挖掘理论。举个例子，随着科学技术的不断发展，最优化问题的规模越来越大，使得传统方法无法有效计算，因此近年来子空间方法成为热点。袁亚湘院士近年来关注于子空间信赖域方法的算法与理论研究，发表了一系列相关论文和技术报告，您可以参考一下。

最优化研究的是，在现实问题上，使用数学模型建模，并在若干约束的条件下，求问题的最优解。 它的一般形式如下： g和h函数为约束函数，求函数f的最值 如下图，一个立体面，使用一个平面把立体面切开，并投影到x y而得到的曲线，称为等值面 假设f(x1, x2)，那么对f对X的方向导数如图所示 先对函数在(x1, x2)进行x1求偏导，然后再在(x1+e, x2)求偏导。e趋向零 对函数f(x)求方向导数，当在x点，沿方向导数相同或相反方向，为最速方向 分别对函数f进行一阶求导和二阶求导，可以对函数进行二次展开。其中二阶求导公式为Hessian矩阵 在集合内的任意两点，如果它们的连线都落在集合内，那么称集合为凸集 如图所示，如果函数上的任意两点连线，都高于两点内的函数值，称为凸函数 对于问题，如果f，g，h都为凸函数 那么局部极小点，必为全局最优解 因为在连续空间内，函数必然呈现单峰性，要么单调下降，要么单调上升，要么先下降，后上升 以上两图分别表示了凸函数的极值和非凸函数的极值情况 那么有下图 如图，可以看出如果f的负导数如果与约束条件的导数线性相关，则得到极值点 否则可以进行迭代优化 f导数与约束条件导数线性相关为，上式得到的系数都为正数 图形意义如下 可以看出，KT条件可以在每一步，通过选取一个下降的方向，得到一个更优值，所以对于凸函数，得到的极值点，一定为全局最优点。 但是如果对于非凸函数，那么得到的极值点，有可能不是全局最优解 通过选取方向S，进行a步长的探索，求得一个f_k+1，如果选取的方向正确和步长适当，那么函数f，就会再下一个迭代得到一个更优解 一般来说，选取其中一个终止条件即可 有时可能需要结果点距和值差准则来判断是否终止 对于凸函数f(x)无约束优化，函数值必然呈现高低高的分布 那么我么可以任意选取两个点x_left, x_right，然后再在中间选取两个点 x_mid_left, m_mid_right. 那么情况有可能是 此时可以消除不可能的区间，从而得到一个更小的搜索范围，进行迭代搜索 其中为了得到中间的两个点，如果采取每次选取的区间的比例都相等 可以得到系数刚好为 通过计算函数f的导数，取反，得到方向S，然后x沿S方向前进u长，得到一个更优解 一般来说在远离极值点时，收敛比较快，由于梯度比较大。 但是在临近极值点的时候，梯度会趋向与零，导致收敛速度迅速减慢。 此时需要结合具有二次收敛的共轭方向法，迅速逼近极值点 根据泰勒展开式，任意函数都能展开为二阶的二次函数 而二次函数为凸函数，可以通过对二次泰勒展开式对x求导，并导数为零，得到二次函数的极值点x_k，然后再在x_k，对f函数进行泰勒展开，并继续求导，不断逼近极值点 由于计算复杂，一般在工程上不直接使用牛顿法来计算极值 而是通过它的变种，简化计算复杂度，来应用于工程，例如下面的变尺度法 通过牛顿法，公式有上图 如果设置H_k为单位矩阵，那么公式则为梯度法 如果H_k是Hession举证，则为牛顿法 有没有办法，可以通过迭代，让H_k从单位矩阵逼近Hession矩阵 那么有H_k+1 = H_k + C，其中H_1为 根据泰勒展开式，进行二阶展开，并令导数为零，使用x_k, x_k+1，代入展开式，求得C的表示 那么既可以在每次迭代的时候，通过修正，不断逼近Hession矩阵 通过构造函数，使得约束优化问题转化为无约束优化问题。从而简化优化算法 如果初始点在可行域内 可以对函数f(x)，g(x)<=0构造函数 p(x) = f(x) - r/g(x) 由于初始点x在可行域内，那么必然x满足g 使用无约束优化求解极值，当x越接近边界g(x)时，g(x) -> 0 会导致1/g -> 无穷大 使得p(x)越来越大 所以这会迫使函数的极值与边界有一段距离 通过不断使得r的值变小，可以让极值点不断逼近边界值 当r趋于零时，p(x)的极值点与f(x)的极值点重合 如果初始点在可行域外 可以建立公式 p(x) = f(x) + M{max(g(x), 0)} 其中st: g(x)<0 当x不满足g时，那么g>0 此时M就会对函数进行惩罚 通过无约束优化的方法 会让不在可行域的点，不断的向可行域拉回来 通过迭代M from 1 to no limit 会迫使函数的极值点落在可行域内 通过把内罚函数和外罚函数结合 可以得到内外罚函数 从而打破x只能落在可行域的条件