说明:共轭梯度法(Conjugate Gradient)是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法,它仅需利用一阶导数信息,但克服了最速下降法收敛慢的缺点,又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点,共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一,也是解大型非线性最优化最有效的算法之一。 在各...
说明:基本PSO极易陷入早熟收敛,而此算法在基本PSO的参数上做一些改进,从而达到增强多样性,避免过早的陷入局部最优,并发生早熟收敛。
说明:给出了LMS源代码及运行代码,进行实验仿真,考察了步长因子的变化对算法收敛的影响,以及权初值的设置对算法收敛的影响
说明:近年来,基于启发式的多目标优化技术得到了很大的发展,研究表明该技术比经典方法更实用和高效。有代表性的多目标优化算法主要有NSGA、NSGA-II、SPEA、SPEA2、PAES和PESA等。粒子群优化(PSO)算法是一种模拟社会行为的、基于群体智能的进化技术,以其独特的搜索机理、出色的收敛性能、方便...