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局部优化算法

在上一节中，我们讨论了优化算法的基本概念和分类。优化算法可以分为全局优化算法和局部优化算法。全局优化算法旨在寻找全局最优解，而局部优化算法则主要关注于在局部范围内找到最优解。局部优化算法通常在问题规模较小或对解的精度要求较高时使用。它们通过迭代过程逐步改进解，直到达到某个收敛条件或停止准则。

1.梯度下降法

梯度下降法是一种常用的局部优化算法，主要用于解决连续优化问题。它通过计算目标函数的梯度（即函数值变化最快的方向）来逐步更新参数，从而最小化目标函数。梯度下降法的基本原理是沿着负梯度方向移动，逐步逼近目标函数的最小值。

1.1原理

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