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主要介绍了基于Python共轭梯度法与最速下降法之间的对比,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
为了寻找同时具有良好的收敛性和数值表现的共轭梯度法.将CD方法和LS方法结合,选用推广的Wolfe线搜索,构造出一类新的混合共轭梯度法.新的混合共轭梯度法不需要限制推广的Wolfe线搜索条件中的参数,
共轭梯度方法是求解大规模无约束非线性优化问题的一种重要方法.对参数βk不同的构造方法,形成了各种各样的共轭梯度算法.基于现有的研究结果启发,给出了参数βk的一种新的构造方法,进而提出了一种新的共轭梯度
基于自适应Barzilai-Borwein步长的直接搜索共轭梯度法.pdf
最优化方法实验之牛顿法 #include #include # define eps 0.01 double f (double coe[], double x[]) //返回待求函数的函数值 { r
Powell法最优化设计matlab程序,包含三个子程序,黄金分割法,Powell法,和一维搜索
乘子法核心代码,fun、dfun为目标函数和梯度;hf、dhf为等式约束函数及其Jacobi矩阵的转置;gf、dgf为不等式约束函数及其Jacobi矩阵的转置;x0为初始点
最优化理论-20200702牛顿法.pdf
很多读研的朋友学最优化都应该会有的大作业 这里提供一下基本算法 扩展功能有待大家补充
用C语言编写的非常详细好用的梯度法优化设计程序,是初学者的好材料!
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