说明：基于matlab，实现滚动时域估计算法（MHE算法），将估计问题转化为优化问题，基于粒子群算法求解最优解，结合惩罚函数法来处理带约束的优化问题

带约束优化 带约束粒子群 粒子群-约束 滚动粒子群 滚动时域法

说明：拟牛顿法和最速下降法(Steepest Descent Methods)一样只要求每一步迭代时知道目标函数的梯度。通过测量梯度的变化，构造一个目标函数的模型使之足以产生超线性收敛性。这类方法大大优于最速下降法，尤其对于困难的问题。另外，因为拟牛顿法不需要二阶导数的信息，所以有时比牛顿法(Newton...

拟牛顿迭代法 无约束优化 拟牛顿法 导数约束 优化 s函数

说明：细菌觅食随机优化论文及matlab源码。该算法属于进化算法的一种，可以处理全局优化、多目标优化、约束优化和动态优化等问题。

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说明：资源描述动态经济负荷分配的问题是分配荷载在会议中，最低成本约束（包括斜坡约束）。它被表述为最大限度地减少所有承诺工厂总燃料成本的优化问题在满足需求和损失的同时。

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说明：L-M(列文伯格-马夸尔特法)非线性最优化方法，能够最快最优的获得单个或多个非线性方程的最优解，常用于曲线的拟合，最优化问题的鉴定求解等领域。附件中有算法实现的源码以及测试码，还有对该算法的整体阐述。分别对于有约束和无约束问题做了相应的测试，比较全面的实现了L-M方法的具体应用。

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说明：求解无约束问题最优化问题基础方法之一：高斯牛顿法

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说明：利用Matlab遗传算法工具箱求解有约束最优化问题 目标函数simple_fitness.m 约束边界条件函数simple_constraint.m 主程序main.m  

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说明：采用随机梯度下降和牛顿法优化无约束优化问题，优化方法作业。运行demo，其中有说明。

说明：此书包含线性规划单纯形方法、对偶理论、灵敏度分析、运输问题、内点算法、非线性规划K-T条件、无约束最优化方法、整数规划和动态规划等。

线性规划单纯形方法 对偶理论 灵敏度分析 运输问题 内点算法 非线性规划K-T条件 无约束最优化方法 整数规划 动态规划

说明：介绍了基本优化方法，比如基本的牛顿法，拟牛顿法，以及相关的约束最优化方法如拉格朗日乘子法等。

基本优化方法