说明:最优化方法及其matlab程序设计,乘子法程序,非线性最小二乘问题源码,最速下降法与牛顿法源码等等
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:遗传算法是一种基于生物进化理论的全局搜索优化方法。传统的遗传算法在理论上已形成了一套较为完善的算法体系并在许多问题中都有了成功的应用,本文研究了遗传算法的基本原理及运算过程,并利用基本遗传算法非线性系统进行PID控制器参数优化,经过仿真发现自适应遗传算法具有更好的动态特性和控制效果,证明了该算法的有...
说明:matlab最优化计算。最优化工具箱,包括代数方程的求解、无约束优化、线性规划与二次型规划、非线性规划、混合整数规划、多目标规划、动态规划与最优化路径以及智能优化方法。主要提供各种matlab工具箱,matlab例子。
说明:该代码是基于极值粒子群优化功能,可根据PSO算法的粒子群优化算法的MATLAB编程功能的基于极值原理,极端非线性函数的优化,并给出了分析结果,然后展开案例研究,增加适应性突变,惯性权重,从而提高了代码。操作与图像和PDF文件的结果。
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...