说明:蝙蝠算法,并运用几个常见的测试函数验证了其收敛速度与精度。
说明:基于matlab的微粒群工具箱,算法模型中引入收缩因子,收敛速度有所提高,但对高维函数的优化效果仍然不理想。
说明:这个算法是基于峭度的快速不动点算法,混合方式是线性瞬时混合,适定情况,该算法收敛速度较梯度算法快,很实用。
说明:次梯度算法简易程序,matlab编写次梯度方法(subgradient method)是传统的梯度下降方法的拓展,用来处理不可导的凸函数。它的优势是比传统方法处理问题范围大,劣势是算法收敛速度慢。但是,由于它对不可导函数有很好的处理方法,所以学习它还是很有必要的。
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...