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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...
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说明:基于核函数的偏最小二乘算法,先对原矩阵进行核函数非线性变化,再用非线性迭代求解
说明:应用背景近年来,已经开发了各种启发式优化方法。许多这些方法的灵感来自于群体行为的性质。本文提出了一种新的优化方法介绍了基于重力和质量相互作用的算法。在建议的算法,搜索代理是一个集合的每个交互的群众基于牛顿引力定律和运动规律。所提出的方法有与一些著名的启发式搜索方法相比。所获得的结果证实所提出的方法在...