搜索资源列表
06ze0880
- 提出了一种基于角度信息的约束总体最小二乘无源定位算法. 该算法首 先将非线性的观测方程转化为线性方程, 并分析了观测噪声对线性方程系数的 影响, 从而能够将无源定位问题等价为一个约束总体最小二乘问题, 然后又将该 有约束的优化问题变为无约束的优化问题, 并利用Newton 算法进行迭代求解, 最后分析了约束总体最小二乘算法的定位误差. 计算机仿真结果验证了该算法 的可行性和有效性.
最速下降法程序源代码
- 用最速下降法实现无约束模型的优化计算。
进化算法-竞赛争冠算法函数优化程序 v100801
- 该程序是在自创的无约束优化的竞赛争冠算法(旧称竞技取冠算法)函数优化程序基础上,开发出来的有约束优化程序.程序采用罚函数法实现有约束优化的,但罚因子(惩罚系数)的处理方法有别于其它罚函数法.该程序证明这种惩罚系数处理方法是有效的.该法调整惩罚系数简单,粗放,一般应用默认值即可.该程序普适性较好,进化参数调整简单,不敏感,全局最优解的搜索能力较强,数据重现性(鲁棒性)较好,获得结果精度较高,不足是有时评价函数调用次数稍多些.
matlab
- 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-Reverse order parameter (unconstrained nonlinear optimization method) to achieve the matlab unconstrained nonlinear optimization algorithm-Powell method to optimize the generaliz
Code_MATLAB_Optimization
- 这是龚纯《精通MATLAB最优化计算》随书源码(M文件)。基于MATLAB优化工具箱，代码包含的内容有：牛顿法等无约束一维极值问题、单纯形搜索法等无约束多维极值问题、Rosen梯度投影法等约束优化问题、L-M法等非线性最小二乘优化问题、线性规划、整数规划、二次规划、粒子群优化、遗传算法。-This is pure Gong " Mastering MATLAB optimization calculations," with the book source (M file)
unconstrained_optimization
- 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
Unconstrained_optimization
- 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
zuisuxiajiangfa
- 最速下降法优化，无约束，可以自己改进。很容易懂有简单的说明。-Steepest descent method optimization, non-binding, can improve. There is a simple easy to understand explanation.
MathematicalModelingandMathematical
- 数学建模与数学实验（第3版） 第1讲 数学建模简介 第2讲 MATLAB入门 第3讲 MATLAB作图 第4讲 线性规 第5讲 无约束优化划 第6讲 非线性规划 第7讲 微分方 第8讲 最短路问题程 第9讲 行遍性问题-Mathematical Modeling and Mathematical Experiments (3rd edition) Section 1 Introduction to Mathematical Modeling 2 speaker
matlab6
- MATLAB代数方程的求解、无约束最优化问题求解、有约束最优化问题的计算机求解、整数规划问题的计算机求解-MATLAB for solving algebraic equations, problem solving unconstrained optimization, constrained optimization problems by computer, integer programming problem by computer
TIDUXIAJ
- 多变量无约束问题的优化最优化方法之梯度下降法-Optimization of the gradient descent method
MATLABoptimization
- matlab最优化程序包括 无约束一维极值问题 进退法 黄金分割法 斐波那契法 牛顿法基本牛顿法 全局牛顿法 割线法 抛物线法 三次插值法 可接受搜索法 Goidstein法 Wolfe.Powell法 单纯形搜索法 Powell法 最速下降法 共轭梯度法 牛顿法 修正牛顿法 拟牛顿法 信赖域法 显式最速下降法， Rosen梯度投影法 罚函数法 外点罚函数法 內点罚函数法 混合罚函数法 乘子法 G－N法 修正G－N法 L－M法
fminunc
- 最快下降法求解无约束优化问题，f=10*(x(1)+x(2)-5)^2+(x(1)-x(2))^2 主程序dfp11.m如下： oldoptions=optimset( fminunc ) options=optimset(oldoptions, LargeScale , off ) 采用中型优化算法 options11=optimset(options, HessUpdate , dfp ) DFG法，混合二、三次插值 [x11,fval11,exitflag11,outp
modern_youhua
- 现代最优化算法（有170多页的PPT，2010年的） 分为三个部分 Part 1 概论 Part 2 模拟退火算法 Part 3 遗传算法 现在常用的优化算法 禁忌搜索算法 模拟退火算法 遗传算法 人工神经网络 蚁群算法 粒子群算法 混合算法-Modern optimization algorithm is divided into three parts Part 1 Part 2 Introduction Part 3 simul
zblhf
- 机械设计技术无约束问题优化中最简单的一种--坐标轮换法！-Mechanical Design Technology unconstrained optimization simplest- coordinate rotation method!
最速下降法
- 梯度下降法是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一，虽然现在已经不具有实用性，但是许多有效算法都是以它为基础进行改进和修正而得到的。最速下降法是用负梯度方向为搜索方向的，最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。(The gradient descent method is an optimization algorithm, also known as steepest descent. The steepest descent meth
最速下降法
- 最速下降法是求解无约束优化问题的算法程序，许多有效算法都是以它基础通过改进或修正而得到的。(The steepest descent method is an algorithm procedure for solving unconstrained optimization problems. Many efficient algorithms are based on the improvement or modification of them.)
无约束一维极值问题
- 求一维无约束问题的最优解。包括很多传统的优化算法如牛顿法等。(Using Newton method to find the optimal solution of one dimensional unconstrained problems.)
优化算法
- 解决了最小无约束优化问题 步长由ARmijo非精确一维搜索生成，迭代方向分别由最速下降法，阻尼牛顿法，共轭梯度法，拟牛顿法(BFGS)产生(This code solves the minimum unconstrained optimization problem, and the step size is generated by ARmijo inexact one-dimensional search. The iterative directions are generated b
无约束优化问题
- 包括几种常用的无约束优化算法，比如最速下降法、BFGS算法、共轭梯度法等等(Including unconstrained optimization algorithms in common use)