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课程设计中实现matlab的最优化设计，程序代码包括各种算法，如最速下降法 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， CwnPwz梯度投影法，修正G－N法，基本粒子群算法，带压缩因子的粒子群算法，权重改进的粒子群算法，vEyRSqB二阶粒子群算法等等。
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I prepared a variety of optimization matlab code, which contains YJtsiH problem optimization, Unconstrained one dimensional extremum problem, Newton s method basic Newton method, global Newton method, secant method, parabolic law, KkelECX law Wolfe.P
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QAM调制，最速下降法，Newton，黄金分割法，
BFGS算法，非线性共轭梯度法，MAILAB实例-QAM modulation, the steepest descent method, Newton, golden section method,
BFGS algorithm, nonlinear conjugate gradient method, MAILAB examples
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用VC++应用到最优化算法中的共轭梯度法-Using VC++ applied to the optimization algorithm of the conjugate gradient method
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非线性规划各种算法汇总，包括线搜索、梯度下降法、牛顿法、共轭梯度法、DFP算法、BFGS算法和信赖域算法-Summary all kinds of algorithm of nonlinear programming, including line search, the gradient descent method, Newton method and conjugate gradient method, DFP algorithm and BFGS algorithm and trust
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求解正定二次函数的共轭梯度法及其改进算法。-Conjugate Gradient Method for Solving Positive Definite Quadratic Functions and Its Improved Algorithm.
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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。 在各种优化算法中，共轭梯度法是非常重要的一种。其优点是所需存储量小，具有步收敛性，稳定性高，而且不需要任何外来参数。-The Conjugate Gradient method is a method b
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无约束多维极值算法 共轭梯度法 用共轭梯度法求解多维函数的极值(Unconstrained multidimensional extreme value algorithm; conjugate gradient method)
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实现数值计算的简单算法code 包括：非线性最小二乘问题、共轭梯度法、拟牛顿法、最速下降法与牛顿法、线搜索技术、乘子法程序、二次规划(A simple algorithm for numerical calculation, including nonlinear least squares problem, conjugate gradient method, quasi-Newton method, steepest descent method and Newton method, lin
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共轭梯度法也就是共轭方向法的一种特殊形式，即初始搜索方向为梯度方向。其中根据β的不同又可细分为FR、PRP等方法，主要参考了文件夹中的四本书的内容对其进行总结。最优化算法本质上都是进行最小值的寻优，FR共轭梯度法也不例外。寻优的问题包括两个重要的方面，一个是方向，一个是步长。(Conjugate gradient method is a special form of conjugate direction method, that is, the initial search directio
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