说明：基于罚函数的粒子群算法，可求解带有非线性约束的优化问题。

pso​ 罚函数 粒子群算法 非线性约束

说明：MIDACO是一般的优化问题求解器。 MIDACO可应用于连续（NLP），离散/整数（IP）和混合整数（MINLP）的问题。问题可能被限制在平等和/或不等式约束。 MIDACO适合多达数百至几千优化变量的问题。 MIDACO实现了一个自由衍生物，启发式算法的处理方法处理的问题，因为黑盒可含有关键功能...

连续凸 非凸优化-MATLAB NLP-matlab derivative-free midaco

说明：精通MATLAB优化计算算法，无约束多维极值问题。共11个程序。

优化计算

说明：QoS组播路由是网络路由优化和计算智能领域研究的热点，这里的QoS约束包含常见的时延、时延抖动、带宽、丢包率，优化目标是组播树的费用最小化，该问题已被证明是NP完全问题，常规算法通常难以达到理想效果。蚁群算法凭借其独特的启发式规则和分布式特性，在QoS组播路由问题上取得成功应用。

matlab 算法 源代码 qos 路由 基于 蚁群 问题

说明：在求解装备的资源约束型装配线一类平衡问题时，借助遗传算法和粒子群算法，并对遗传算法和粒子群算法进行改进，利用matlab程序进行优化求解。

装配线 遗传算法改进 装配线平衡 GAPSO算法 遗传粒子群

说明：梯度下降是迭代法的一种,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，得到最小化的损失函...

说明：LTE 上行链路调度可以解决优化问题，顾客的解决方案在哪里可调度 PRBs 调度习惯之间的映射关系，最大化所需的性能目标。解决调度问题可以是考虑到人数考虑，考虑的因素非常复杂，以及几乎无限的数量的调度模式来检查。此外，数据包计划溃疡面临硬时间约束调度程序有只有一个 TTI 长度到找出最优分配方案

matlab lte 调度 算法

说明：该算法应用蚁群算法，在蚁群算法的基础上应用于有约束条件的最优化问题。

蚁群算法 蚁群算法最优 蚁群算法-matlab 蚁群 蚁群-matlab

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：LI范数原点对偶法求解稀疏编码.一种经典的凸优化算法，它可以求解不等式约束条件的最优化形式，其基本思想是利用障碍函数将不等式约束最优化问题转化为等式约束最优化，再利用牛顿法来求解。应用于脑电信号分类中，keyi 实验来比较算法的计算复杂度和分类准确性。