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VC实现的，多维函数搜索，无约束优化方法，
(1)最速下降法 (2)阻尼牛顿法(3)共轭梯度法 (4)鲍维尔法(5)变尺度法(6)单纯形法
-VC implementation, multi-dimensional function of search, unconstrained optimization methods, (1), steepest descent method (2) damped Newton' s method (3) conjugate gradient
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基于梯度的优化算法。是传统的算法。进行了适当的改进-Gradient-based optimization algorithm. Traditional algorithms. Appropriate to improve
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转最优化-约束 无约束共轭梯度法程序（c++）-Switch Optimization- constrained conjugate gradient method for unconstrained program (c++)
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最优化方法作业 PRP共轭梯度法 有算法分析 步骤 实例 实验结果和C++源程序-Optimization method operating PRP conjugate gradient method are examples of algorithm analysis step in the experimental results and C++ source code
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最优化方法作业 简约梯度法 有算法分析 步骤 实例 实验结果和C++源程序-Simple operation optimization algorithm analysis step gradient method are examples of experimental results and the C++ source code
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所传为共轭梯度法和线性加权法，这两种方法在优化中有较大的作用！-The transfer to the conjugate gradient method and linear weighted method, the two methods in optimization have a greater role!
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Article on gradient optimization method.
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c++求极值，利用无约束最优化中的最简单的最速下降法从负梯度方向来求得极值-c++ extremum, the use of unconstrained optimization of the most simple steepest descent method to obtain from the extreme negative gradient direction
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这是共轭梯度法程序，比较好的，对于做最优化课程设计有帮助-This is the conjugate gradient method program, better，For optimization design of course do help
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共轭梯度法，用于机械优化设计中的无约束优化方法的求法，基于二元函数。-Conjugate gradient method, the optimum design of the machine used for unconstrained optimization method the method, based on binary function.
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利用共轭梯度法（CG+）求解大规模无约束最优化问题，代代码所用语言为Fortran77.，
-The conjugate gradient method (CG+) for solving large-scale unconstrained optimization problems, the generation of code language is Fortran 77.
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压缩包里包含了无约束优化问题常用的几种求解方法的源程序：变量轮换法（variable_rotation.m）、最速下降法（steepest_descent.m）、修正牛顿法（modified_newton.m）、共轭梯度法（conjugate_gradient.m）。另外，coefficient_matrix.m为目标函数系数获得矩阵，minval.m为最小值计算函数，gradient.m为梯度计算函数-Compression bag contains unconstrained optimiz
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约束优化问题，包含
用Rosen梯度投影法求解约束多维函数的极值
用外点罚函数法求解线性等式约束多维函数的极值
用外点罚函数法求解一般等式约束多维函数的极值
用内点罚函数法求解约束多维函数的极值
用混合罚函数法求解约束多维函数的极值
用混合罚函数加速法求解约束多维函数的极值
用乘子法求解约束多维函数的极值
用坐标轮换法求解约束多维函数的极值
用复合形法求解约束多维函数的极值
-Constrained optimization problems contai
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改进的最速梯度下降法，优于数值优化，matlab实现-Improved the speed gradient descent method, which is higher than that of numerical optimization
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无约束最优化中经典的共扼梯度法matlab程序-Unconstrained optimization in classic conjugate gradient method matlab program
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FR共轭梯度法求非线性无约束最优化（函数极值）问题-FR conjugate gradient method for solving nonlinear unconstrained optimization (function extremum) problem
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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。-Conjugate Gradient Method (Conjugate Gradient) is between the steepest descent method between a law an
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介绍了一个优化算法，共轭梯度法的C语言源码-Introduced an optimization algorithm, the Conjugate Gradient Method C language source code
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优化算法,能解决大量长度函数,非常有实用价值!-Gradient descent algorithm optimization problems
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Lecture notes on Gradient-free optimization - 4
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