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求解单一重现期暴雨强度公式的Lingo-BFGS算法
- 摘要：为了克服一般的非线性优化算法对初始值的依赖，针对某一地区单一重现期暴雨强度公式参数计算问题，首先将Lingo 软件编程求出的结果作为初始值，然后利用拟牛顿算法对其参数进行优化。实例计算结果表明：采用Lingo 软件和拟牛顿法相结 合的方法求解单一重现期暴雨强度公式比传统的方法精度更高，能有效解决实际优化设计问题。
asfddaf
- BFGS算法本程序适用于求解形如f(x)=1/2*x Ax+bx+c二次函数的稳定点；-BFGS algorithm for solving This procedure applies to the form f (x) = 1/2* x Ax+ Bx+ C quadratic function of the stable point
BFGSTest
- 拟牛顿法BFGS； 非线性无约束最优化； C#编程-Quasi-Newton method BFGS nonlinear unconstrained optimization C# Programming
asfddaf
- BFGS算法本程序适用于求解形如f(x)=1/2*x Ax+bx+c二次函数的稳定点；-BFGS algorithm for solving This procedure applies to the form f (x) = 1/2* x Ax+ Bx+ C quadratic function of the stable point
quasi-Newton-method
- 功能：用BFGS算法求解无约束问题：min f(x) 输入：x0是初始点，fun,gfun分别是目标函数及其梯度； varargin是输入的可变参数变量，简单调用bfgs时可以忽略它 但若其他程序循环调用该程序时将发生重要作用-Function: with BFGS algorithm solving unconstrained problem: min f (x) input: x0 is the initial point, fun, gfun respective
BFGS
- 功能：用BFGS算法求解无约束问题：min f(x) 输入：x0是初始点，fun,gfun分别是目标函数及其梯度； varargin是输入可变参数变量，简单调用bfgs时可以忽略它， 但是其他程序循环调用时将会发挥重要作用 输出：x,val分别是近似最优点和最优值，k是迭代次数。-Function: BFGS algorithm for unconstrained problem: min f (x) Input: X0 is the initial point, fu
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
第一题bfgs
- armijo准则下bfgs法实现，最优化方法作业，大连理工大学(Realization of BFGS method under Armijo criterion, operation of optimization method, Dalian University of Technology)