• 学习时长

    8周/建议每周至少6小时

  • 答疑服务

    专属微信答疑群/讲师助教均参与

  • 作业批改

    每章节设计作业/助教及时批改评优

  • 课程有效期

    一年/告别拖延,温故知新

开课倒计时:
课程价格: 699.00

支持花呗分期

  • 第1章: 数值优化基础
  • 第1节: 数学规划与机器人学
  • 第2节: 凸集合与凸函数
  • 第3节: 凸函数的性质
  • 第4节: 无约束优化:线搜索最速下降法
  • 第5节: 无约束优化:修正阻尼牛顿法
  • 第2章: 无约束优化
  • 第1节: 拟牛顿法
  • 第2节: BFGS更新
  • 第3节: 强/弱曲率条件
  • 第4节: Li-Fukushima全局收敛条件
  • 第5节: 有限内存BFGS更新
  • 第6节: 非光滑函数的Lewis-Overton线搜索
  • 第7节: 线性共轭梯度(CG)方法
  • 第8节: 牛顿-共轭梯度(Newton-CG)方法
  • 第9节: 无约束优化应用:光滑导航路径生成
  • 第3章: 约束优化
  • 第1节: 约束优化的形式分类及其复杂度
  • 第2节: 低维线性时间线性规划算法:Seidel算法
  • 第3节: 低维线性时间严格凸二次规划算法
  • 第4节: 约束优化的3种序列无约束化方法
  • 第5节: KKT条件
  • 第6节: PHR增广拉格朗日乘子法
  • 第7节: 约束优化应用1:控制分配问题
  • 第8节: 约束优化应用2:非线性模型预测控制
  • 第4章: 对称锥规划
  • 第1节: 锥和对称锥
  • 第2节: 对称锥的表达能力
  • 第3节: 对称锥的增广拉格朗日乘子法
  • 第4节: 半光滑牛顿法
  • 第5节: 对称锥规划应用:时间最优路径重参数化
  • 第5章: 优化问题构建和求解技巧
  • 第1节: 函数的光滑化技巧
  • 第2节: 优化的自由度和伴随方法
  • 第3节: 线性方程组求解器的分类和特点
  • 第4节: 实战项目:复杂障碍物环境中的安全导航

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