搜索资源列表
lbfgs
- 可以解决无约束的最优化问题，如求目标函数的极值等。
GA-VC
- 遗传算法优化源码，可以做约束优化问题或者是无约束优化问题的求解
DFP_BFGS
- 无约束优化DFP&BFGS方法的C++实现
jiaocha-PSO
- ％--- --- ----- ％--- 名称：带交叉因子的改进PSO算法 ％------功能：求解多维无约束优化问题 ％------特点：收敛性强，还可以加入变异算子
newton 采用牛顿法实现简单的无约束的最优化问题
- 采用牛顿法实现简单的无约束的最优化问题，本程序实现简单的计算，计算无约束最优化问题的最优解-Using Newton' s method to achieve a simple optimization problem without constraints
improvedPSO.rar
- ------名称：带交叉因子的改进PSO算法 ------功能：求解多维无约束优化问题 ------特点：收敛性强，还可以加入变异算子,------ Name: with cross-factor function to improve the PSO algorithm ------: Solving multi-dimensional unconstrained optimization problem ------ characteristics: strong converge
jianmochengxu
- 本文以提取靶标圆心像坐标为主要研究目标。用到了灰度处理、图像二值化、八邻域连通法、最小二乘法、无约束最优化等知识。 -In this paper, to extract the target coordinates of the center as the main research objectives. Use the gray processing, image binarization, the eight-neighbor connectivity method, least sq
GeneticAlgorithmxujinpeng
- 这个算法采用遗传算法（实数编码），可以找到带有约束和无约束函数的最大值 。遗传算法的表现也通过后代的数量绘制出来。-This function can find the maximum of constrained and unconstrained problems with using of genetic algorithm (real coding). Also the performance of GA is plotted vs. the number of generations
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
DigitalImageProcessing6
- 5.1 概述 5.2 退化模型 5.3 无约束恢复（逆滤波） 5.4 有约束恢复（维纳滤波） 5.5 几何失真校正 5.6 投影重建 -err
FLOW3D
- FLOW采用有限单元法fortran90编写的求解不可压缩流体的稳态流速和压力场的程序，计算流体方面的，fortran90编写的-FLOW using FORTRAN90 finite element method for solving incompressible prepared steady-state fluid flow and pressure field procedures, computational fluid aspects, fortran90 prepared
c
- 罚函数方法是求解约束（极小）优化问题的一类较好的算法。其基本思想：根据约束的特点构造某种惩罚函数，并把惩罚函数添加到目标函数上去，从而得到一个增广目标函数，使约束优化问题的求解转化为一系列无约束极小优化问题的求解。-Penalty function method for solving constrained (minimum) optimization problem of a class of better algorithms. The basic idea: In accordance
TransferOptimizationConstraintNonbindingProcedures
- 转最优化-约束 无约束共轭梯度法程序（c++）-Switch Optimization- constrained conjugate gradient method for unconstrained program (c++)
shell一般DMC控制
- 一般带约束DMC算法，有关带约束DMC算法和无约束DMC算法控制系统，区别就在于预测控制率的求解不同，无约束DMC算法可以直接推导出来一个解析的控制率，而带约束的DMC算法，则需要采用优化算法，须由二次规划算法求控制增量 ，这时候没有控制增量 ，因此离线仿真只须计算出校正参数和模型参数即可(Constrained DMC algorithm)
第7章 无约束多维极值问题
- 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)
新建 文本文档
- 交通分布 使用重力模型前要先对其进行标定，以便能够很好地拟合基础年数据 2.1 最小二乘法和线性回归法 在对无约束重力模型进行标定时，多采用最小二乘法和线性回归法来标定(Traffic distribution)
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)
ni_niu_dun_fa
- 基于拟牛顿法解决无约束优化问题的Python代码(Python code for unconstrained optimization based on quasi-Newton method)