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  1. 最速下降法程序源代码

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  2. 用最速下降法实现无约束模型的优化计算。
  3. 所属分类:数学计算/工程计算

    • 发布日期:2009-03-12
    • 文件大小:8521
    • 提供者:inndoor@126.com
  1. Optimization

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  2. 约束最优化方法--最速下降法(也叫梯度法),是人们用来求多个变量函数极值问题的最早的一种方法。-Constrained optimization methods- steepest descent method (also known as gradient method), is used for multiple variables function Extremum Problems earliest methods.
  3. 所属分类:数学计算/工程计算

    • 发布日期:2012-12-20
    • 文件大小:1858
    • 提供者:anytry
  1. zuiyouhua

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  2. 此源码包是我本学期最优化理论课程的大作业,其中包括了我自己写的以下常用最优化算法的实现代码:最速下降法,牛顿法,非线性最小二乘法,DFP法。fun1,fun2是两个测试函数。谢谢!-This is my source packages optimization theory this semester courses in large operations, including my own to write the following commonly used optimization al
  3. 所属分类:数学计算/工程计算

    • 发布日期:2013-12-14
    • 文件大小:3223
    • 提供者:白浩泉
  1. MATLABoptimization

    19下载:
  2. 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
  3. 所属分类:matlab例程

    • 发布日期:2013-12-09
    • 文件大小:38442
    • 提供者:百位过
  1. steepdfp

    0下载:
  2. 最速下降法、DFP法问题解最优化问题,工程优化,matlab-The steepest descent method, DFP method solution optimization problem, engineering optimization and matlab
  3. 所属分类:Other systems

    • 发布日期:2017-11-30
    • 文件大小:35419
    • 提供者:lixiao
  1. Optimization-Methods-

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  2. 《最优化方法及其Matlab程序设计》较系统地介绍了非线性最优化问题的基本理论和算法,以及主要算法的Matlab程序设计,主要内容包括(精确或非精确)线搜索技术、最速下降法与(修正)牛顿法、共轭梯度法、拟牛顿法、信赖域方法、非线性最小二乘问题的解法、约束优化问题的最优性条件、罚函数法、可行方向法、二次规划问题的解法、序列二次规划法等。-" Optimization Methods and Matlab programming," a more systematic introd
  3. 所属分类:matlab

    • 发布日期:2015-12-23
    • 文件大小:1792000
    • 提供者:赵雪伟
  1. PSO

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  2. 梯度下降法是最早最简单,也是最为常用的最优化方法。梯度下降法实现简单,当目标函数是凸函数时,梯度下降法的解是全局解。一般情况下,其解不保证是全局最优解,梯度下降法的速度也未必是最快的。梯度下降法的优化思想是用当前位置负梯度方向作为搜索方向,因为该方向为当前位置的最快下降方向,所以也被称为是”最速下降法“。最速下降法越接近目标值,步长越小,前进越慢。(The gradient descent method is the earliest and most simple and most commo
  3. 所属分类:matlab例程

    • 发布日期:2018-04-21
    • 文件大小:3072
    • 提供者:hxxa
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