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:利用粒子群优化算法寻找下列多元函数的最大值:f(x, y) = x*cos(2*pi*y) + y*sin (2*pi*x) -2≤x≤2,-2≤y≤2 要求输出最优解、最优解对应的x和y值,以及粒子群优化算法迭代过程中的适应度函数进 化曲线。
说明:fisher最优分割法的matlab算法
说明:这里实现了一个最优化控制的算法,牛顿梯度法的源代码,运行于matlab平台下。
说明:用matlab实现,用遗传算法解决函数优化问题原代码,求出最优解与迭代次数。