【摘要】：对最优化问题常用的迭代过程终止准则一般有以下几种。点距准则 当相邻两迭代点X、X（k+1）之间的距离已达到充分小时，即小于或等于规定的某一很小正数ε时，迭代终止。一般用两个迭代点向量差的模来表示，即‖X（k+1）-X‖≤ε或用X（k+1）和X在各坐标轴上的分量差来表示，即Xi（k+1）-Xi≤ε（i=1，2，…一般用目标函数值下降量的绝对值来表示，即∣f-f∣≤ε或用目标函数值下降量的相对值来表示，即
由于数值迭代是逐步逼近最优点而获得近似解的，它无限地接近于最优点却又不是理论上的最优点，所以就需要考虑在什么样的条件下才终止迭代，获得一个足够精度的近似极小点，这一条件就是迭代计算的终止准则。
对最优化问题常用的迭代过程终止准则一般有以下几种。
（1）点距准则 当相邻两迭代点X（k）、X（k+1）之间的距离已达到充分小时，即小于或等于规定的某一很小正数ε时，迭代终止。一般用两个迭代点向量差的模来表示，即
‖X（k+1）-X（k）‖≤ε
或用X（k+1）和X（k）在各坐标轴上的分量差来表示，即(www.xing528.com)
Xi（k+1）-Xi（k）≤ε（i=1，2，…，n）
（2）函数下降量准则 当相邻两迭代点X（k）、X（k+1）的目标函数值的下降量已达到充分小时，迭代终止。一般用目标函数值下降量的绝对值来表示，即
∣f（X（k+1））-f（X（k））∣≤ε（当∣f（X（k+1））∣≤1）
或用目标函数值下降量的相对值来表示，即
免责声明：以上内容源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。
