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第04章 动态规划
- 动态规划(dynamic programming)是运筹学的一个分支,是求解决策过程(decision process)最优化的数学方法。 20 世纪 50 年代初 R. E. Bellman 等人在研究多阶段决策过 程(multistep decision process)的优化问题时,提出了著名的最优性原理(principle of optimality),把多阶段过程转化为一系列单阶段问题,逐个求解,创立了解决这类过程 优化问题的新方法—动态规划。(Dynamic programm
牛顿
- 牛顿迭代法是解非线性方程组比较经典的方法; 拟牛顿法是为了解决求Jacobi矩阵时带来的困难,现已成为解决非线性方程组和最优化问题的最有效方法之一。(The Newton iterative method is a classic method for solving nonlinear equations. The quasi Newton method is one of the most effective methods for solving the nonlinear equat
genetic
- 遗传算法是一种全局最优化算法,是运用了进化论优胜劣汰原理的随机化搜索方法。 前些日子,在进行毕业设计的相关研究中,我接触到了遗传算法,用其对一个五元非线性函数进行最优化搜索。仿真平台使用的是matlab,主要使用的是谢菲尔德大学的matlab遗传算法工具箱。(Genetic algorithm is a global optimization algorithm, is the use of evolution theory of survival of the fittest randomi
8584378
- 最优化原理和方法 一本介绍最优化原理和方法的经典书籍()
遗传算法
- 遗传算法是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。遗传算法通常实现方式为一种计算机模拟。对于一个最优化问题,一定数量的候选解(称为个体)的抽象表示(称为染色体)的种群向更好的解进化。传统上,解用二进制表示(即0和1的串),但也可以用其他表示方法。进化从完全随机个体的种群开始,之后一代一代发生。在每一代中,整个种群的适应度被评价,从当前种群中随机地选择多个个体(基于它们的适应度),通过
rrjfm11
- 蚁群算法在数值方法中的应用以及求解最优化函数的极值问题()
Matlab-libsvm-3.20
- SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机,是常见的一种判别方法。在机器学习领域,是一个有监督的学习模型,通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。 Vapnik等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原理也从线性可分说起,然后扩展到线性不可分的情况。甚至扩展到使用非线性函数中去,这种分类器被称为支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)。支持向量机的提出有很深的理论背景。 支持向量机方法是在后来提出的
BP
- 除匹配追踪类贪婪迭代算法之外,压缩感知重构算法另一大类就是凸优化算法或最优化逼近方法,这类方法通过将非凸问题转化为凸问题求解找到信号的逼近,其中最常用的方法就是基追踪(Basis Pursuit, BP),该方法提出使用l1范数替代l0范数来解决最优化问题,以便使用线性规划方法来求解(In addition to match-tracking greedy iterative algorithms, another major category of compressed-perceptual
乘子法程序
- 最优控制理论(optimal control theory),是现代控制理论的一个主要分支,着重于研究使控制系统的性能指标实现最优化的基本条件和综合方法。 最优控制理论是研究和解决从一切可能的控制方案中寻找最优解的一门学科。它是现代控制理论的重要组成部分。(Optimal control theory is a major branch of modern control theory, focusing on the basic conditions and comprehensive met
ICP
- 用svd的方法最优化求解两个点云的变换矩阵,R和T(Using SVD method to optimize the transformation matrix, R and T of two point clouds)
MOEA-master
- matlab是一种编程软件,也称矩阵实验室. 在数值计算方面做出了很大的贡献. 多目标优化问题是最优化领域中的一种优化方法,得出的解是折衷解. 多目标优化问题可以分为约束多目标优化问题和无约束多目标优化.在实际生活中,有很多问题都可以被视为多目标优化问题,如旅行商问题、工程问题,证券投资问题等,然而采用matlab编程软件具有很好的求解展示效果.(Matlab is a programming software, also known as a matrix laboratory. It has