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ANMS.jl:自适应 Nelder-Mead 单纯形优化
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2021-06-17
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ANMS - 自适应 Nelder-Mead 单纯形优化 基于 Fuchang Gao 和 Lixing Han (2010),Springer US 的具有自适应参数的 Nelder-Mead 算法。 “使用自适应参数实现 Nelder-Mead 单纯形算法”( )。 在优化高维目标函数时,该算法将比标准 Nelder-Mead 算法更快。 应用程序接口 ANMS输出函数: nelder_mead (f :: Function , x₀ :: Vector{Float64} ; iterations :: Int = 1_000_000 , ftol :: Float64 = 1.0e-8 , xtol :: Float64 = 1.0e-8 ) 在哪里 f::Function : 目标函数 x₀::Vector{Float64} :起点(单纯形的一个顶点)。 最后,此函数
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ANMS_jl-master.zip (9个子文件)
ANMS.jl-master
.gitignore 18B
src
ANMS.jl 6KB
LICENSE.md 1KB
.travis.yml 342B
README.md 1KB
benchmark
runprofile.jl 172B
runbenchmarks.jl 264B
test
runtests.jl 544B
example.jl 251B
共 9 条
- 1
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