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最优化--共轭梯度法

共轭梯度法,最速下降法,共轭方向法与众多优化方法的直观理解。华南理工大学---最优化
2018-04-15 上传大小:3.86MB
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MATLAB实现共轭梯度解决最优化问题

MATLAB结合实例实现共轭梯度,使用了经典共轭下降公式,DY公式,FR公式,PRP+公式和PRP公式,解决最优化问题

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工程优化算法python实现

自己使用python实现的部分工程优化算法,包括梯度下降,共轭梯度,牛顿迭代,拟牛顿法等多种优化算法

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共轭梯度法 最优化 c++

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共轭梯度法求解二元函数极小值

x0=[1;1];%初始点 xk=x0; g0=zeros(2,1); g1=zeros(2,1); g2=zeros(2,1); d0=zeros(2,1); d1=zeros(2,1); syms x1 syms x2 xk1=xk; % 计算xk点的梯度及梯度值 fun=fun(x1,x2); fx1=diff(fun,'x1'); fx2=diff(fun,'x2'); fun=inline(fun); fx1=inline(fx1); fx2=inline(fx2); funval=feval(fun,xk1(1),xk1(2)); gradx1=feval(fx1,xk1(1),xk1(2)); gradx2=feval(fx2,xk1(1),xk1(2)); % 计算搜索方向d0 d0(1)=-gradx1; d0(2)=-gradx2; g0(1)=gradx1; g0(2)=gradx2; % 沿搜索方向d0进行一维搜索

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最优化-约束/无约束共轭梯度法程序(c++)

最优化-约束/ 无约束共轭梯度法程序(c++)

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共轭梯度法matlab程序

共轭梯度法matlab程序 function x = cg(A,b) tol=1e-10; r = b + A*b; w = -r; z = A*w; s = w'*z; t = (r'*w)/s; x = -b + t*w; for k = 1:numel(b); r = r - t*z; if( norm(r) < tol ) return; end B = (r'*z)/s; w = -r + B*w; z = A*w; s = w'*z; t = (r'*w)/s; x = x + t*w; end

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最优化梯度法和共轭梯度法

在最优化设计中需要用到的梯度方法,很有用

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最优化作业--线性规划程序

最优化作业--线性规划程序 最优化常见习题的算法设计:单纯形法,共轭梯度法等

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最优化共轭梯度法matlab实现

用matlab实现了牛顿差分改进后得到的共轭梯度算法,输入多元函数的系数矩阵,即可求出函数的极值

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共轭梯度法在matlab中的实现

最优化共轭梯度法的matlab代码实现,可以用于求解非线性方程的解非约束性最优化问题

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最速下降法、牛顿法、共轭梯度法求最值

典型的最优化问题,用最速下降法、牛顿法、共轭梯度法求最小值。

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最优化教程

最优化教程,包括最速下降法,牛顿法,共轭梯度法,非线性最小二乘法等等。

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最优化理论与方法

最优化理论与方法第三章共轭梯度法ppt 跟高等教育出版社的配套的

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最优化方法及其Matlab程序设计(源程序)/马昌凤编著

《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

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Matlab最优化编程例子

Matlab最优化编程例子(最速下降法、FR共轭梯度法、DFP法、BFGS法)

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无约束最优化的matlab代码

无约束最优化:主要是共轭梯度法和拟牛顿法中DFP方法,很简单的程序。清晰易懂。初学者使用。

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共轭梯度法C语言实现

用C语言实现共轭梯度法,完美完成运筹学,最优化中的作业

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用共轭梯度法求解方程f=x1*x1+x2*x2-x1*x2-10x1-4x2+60的极小值解.

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共轭梯度法c++程序

共轭梯度法c++程序,也有黄金分割法和进退搜索法,可以使用,有介绍。/*以下是进退法搜索区间源程序*/ void sb(double *a,double *b,double x[],double p[]) { double t0,t1,t,h,alpha,f0,f1; int k=0; t0=2.5; /*初始值*/ h=1; /*初始步长*/ alpha=2; /*加步系数*/ f0=f(x,p,t0); t1=t0+h; f1=f(x,p,t1); while(1) { if(f1<f0) { h=alpha*h; t=t0; t0=t1; f0=f1; k++; } else { if(k==0) {h=-h;t=t1;} else { *a=t<t1?t:t1; *b=t>t1?t:t1; break; } } t1=t0+h; f1=f(x,p,t1); } }

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