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。
说明:《精通MTLAB最优化计算》第9章 非线性最小二乘优化问题 源码
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
非线性最小二乘 gauss-newton-matlab matlab-Gauss-Newton gauss-newton-matl 牛顿-高斯
说明:求反求参数(无约束非线性优化方法)的matlab实现无约束非线性优化算法-Powell法优化子程序matlab广义最小二乘算法程序
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...