说明：matlab最优化程序包括 无约束一维极值问题 进退法 黄金分割法 斐波那契法 牛顿法基本牛顿法 全局牛顿法 割线法 抛物线法 三次插值法 可接受搜索法 Goidstein法 Wolfe.Powell法 单纯形搜索法 Powell法 最速下降法 共轭梯度法 牛顿法 修正牛顿法 拟牛顿法 信赖域法 ...

极值优化 梯度下降 约束-粒子群 最优乘子法 最优化算法

说明：matlab最优化程序包括 无约束一维极值问题 进退法 黄金分割法 斐波那契法 牛顿法基本牛顿法 全局牛顿法 割线法 抛物线法 三次插值法 可接受搜索法 Goidstein法 Wolfe.Powell法 单纯形搜索法 Powell法 最速下降法 共轭梯度法 牛顿法 修正牛顿法 拟牛顿法 信赖域法 ...

极值优化 梯度下降 约束-粒子群 最优乘子法 最优化算法

说明：压缩感知 L1范数最小化算法正交匹配追踪法重构信号

l1-norm omp-l1 最小l1范数 l1 compressIve-sensing

说明：压缩感知 L1范数最小化算法正交匹配追踪法重构信号

l1-norm omp-l1 最小l1范数 l1 compressIve-sensing

说明：最小成本目标函数条件下，进行电力系统优化潮流计算，约束包括最大最小出力、网络约束、爬坡约束等。

约束优化 潮流 电力优化 费用最小 爬坡约束

说明：最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。

matlab 乘法 最小 拟合

说明：最速下降法是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失...

最速下降法 梯度下降 gradient-descent 最小二乘问题 最小中值法

说明：基于ADMM的TV正则化最小化稀疏重建算法。

ADMM算法 TV-ADMM 正则化

说明：此程序包是用粒子群算法来求16个经典函数的最小最大值，其中界面友好，运行时会出现动态二维图来展现粒子群是如何运动来求最值的

pso最小值 pso最值 运动 pso-matlab PSO求最值

说明：【论文】二进神经网络隐元数目最小上界研究

强化学习