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：遗传算法是应用较为广泛、研究历史较长的一种算法，它具有全局快速搜索能力，由于没有利用系统中的反馈信息，当求解到一定范围时往往要做大量无为的冗余迭代，求解效率较低。但是在旅行商（TSP）问题上不存在这个缺点，很好的解决了TSP问题。这里提供TSP问题的源程序。
说明：背包问题的遗传算法求解。它具有交叉、变异、生存选择等功能。首先，我们有一些基因或个体，通过遗传算法的迭代，选择最能解决问题的染色体。每个人都是我们问题的解决方案。适应度函数用于描述染色体相对于其他染色体的优度。
说明：蒙特卡罗方法又称统计模拟法、随机抽样技术，是一种随机模拟方法，以概率和统计理论方法为基础的一种计算方法，是使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法。将所求解的问题同一定的概率模型相联系，用电子计算机实现统计模拟或抽样，以获得问题的近似解。
说明：一些数学竞赛上面的方法和总结
说明： 粒子群算法(PSO)属于群智能算法的一种，是通过模拟鸟群捕食行为设计的。假设区域里就只有一块食物（即通常优化问题中所讲的最优解），鸟群的任务是找到这个食物源。鸟群在整个搜寻的过程中，通过相互传递各自的信息，让其他的鸟知道自己的位置，通过这样的协作，来判断自己找到的是不是最优解，同时也将最优解的信息...