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Complex-Step-SPSA:一种仅使用噪声函数测量的使用复数值变量的随机优化算法
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2021-03-18
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复杂步骤SPSA 一种仅使用噪声函数测量的使用复数值变量的随机优化算法 参考 使用复变量的改进SPSA及其在最佳控制问题中的应用[印刷中的ACC]王龙和詹姆斯·C·斯帕尔2021年5月25日至28日在美国路易斯安那州新奥尔良举行的美国控制会议论文集,印刷中。 使用带有复杂变量的改进型SPSA的无模型最优控制[CISS-印刷中]王龙,朱静怡和James C.Spall 2021年3月24日至26日,马里兰州巴尔的摩市信息科学与系统年度会议论文集,印刷中。
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Complex-Step-SPSA-main.zip (20个子文件)
Complex-Step-SPSA-main
figures
Gaussian_signal_noise_p_10_loss_2021-03-14.pdf 28KB
Gaussian_signal_noise_p_20_loss_2021-03-14.pdf 22KB
main_Gaussian_signal_noise.py 4KB
LICENSE 1KB
objectives
Gaussian_signal_noise.py 6KB
__pycache__
Gaussian_signal_noise.cpython-38.pyc 5KB
lqr.py 4KB
algorithms
cs_spsa.py 681B
__pycache__
grad_desc_algo.cpython-38.pyc 2KB
cs_spsa.cpython-38.pyc 954B
cs_spsa_online.cpython-38.pyc 980B
spsa_online.cpython-38.pyc 925B
spsa.cpython-38.pyc 2KB
spsa_online.py 721B
grad_desc_algo.py 2KB
spsa.py 2KB
cs_spsa_online.py 704B
utility
norm_error.py 709B
README.md 649B
main_lqr.py 3KB
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