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进化算法-竞赛争冠算法函数优化程序 v100801
- 该程序是在自创的无约束优化的竞赛争冠算法(旧称竞技取冠算法)函数优化程序基础上,开发出来的有约束优化程序.程序采用罚函数法实现有约束优化的,但罚因子(惩罚系数)的处理方法有别于其它罚函数法.该程序证明这种惩罚系数处理方法是有效的.该法调整惩罚系数简单,粗放,一般应用默认值即可.该程序普适性较好,进化参数调整简单,不敏感,全局最优解的搜索能力较强,数据重现性(鲁棒性)较好,获得结果精度较高,不足是有时评价函数调用次数稍多些.
minSimpSearch
- 无约束多维最小值优化算法，采用单纯性搜索策略，速度较快。-Multidimensional unconstrained minimum optimization algorithm, using simple search strategy, fast.
MATLABoptimization
- matlab最优化程序包括 无约束一维极值问题 进退法 黄金分割法 斐波那契法 牛顿法基本牛顿法 全局牛顿法 割线法 抛物线法 三次插值法 可接受搜索法 Goidstein法 Wolfe.Powell法 单纯形搜索法 Powell法 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， Rosen梯度投影法 罚函数法 外点罚函数法 內点罚函数法 混合罚函数法 乘子法
CompetitionChampionAlgorithm100801
- 可用于有约束函数优化的竞赛争冠算法程序已基本完成,但肯定还有未发现的问题.请您试用,并提宝贵的意见和批评.谢谢!该程序是在自创的无约束优化的竞赛争冠算法(旧称竞技取冠算法)函数优化程序基础上,开发出来的有约束优化程序.程序采用罚函数法实现有约束优化的,但罚因子(惩罚系数)的处理方法有别于其它罚函数法.该程序证明这种惩罚系数处理方法是有效的.该法调整惩罚系数简单,粗放,一般应用默认值即可.该程序普适性较好,进化参数调整简单,不敏感,全局最
modern_youhua
- 现代最优化算法（有170多页的PPT，2010年的） 分为三个部分 Part 1 概论 Part 2 模拟退火算法 Part 3 遗传算法 现在常用的优化算法 禁忌搜索算法 模拟退火算法 遗传算法 人工神经网络 蚁群算法 粒子群算法 混合算法-Modern optimization algorithm is divided into three parts Part 1 Pa
Code_MATLAB_Optimization
- 这是龚纯《精通MATLAB最优化计算》随书源码(M文件)。基于MATLAB优化工具箱，代码包含的内容有：牛顿法等无约束一维极值问题、单纯形搜索法等无约束多维极值问题、Rosen梯度投影法等约束优化问题、L-M法等非线性最小二乘优化问题、线性规划、整数规划、二次规划、粒子群优化、遗传算法。-This is pure Gong " Mastering MATLAB optimization calculations," w
FR
- 无约束优化FR算法的MATLAB实现源代码（不精确一维搜索）-FR algorithm for unconstrained optimization MATLAB implementation source code (inexact one-dimensional search)
CG_DESCENT-F-1.4.tar
- 无约束优化共轭梯度算法HAGER的非单调线搜索下的程序实现-Unconstrained optimization conjugate gradient algorithm HAGER non-monotone line search procedure to achieve
One-dimension-search-method-0.618
- 一维优化算法，0.618方法，可实现函数极值的快速搜索，（无约束）。-failed to translate
PSO
- Rosenbrock函数优化属于无约束函数优化问题，其全局极小值位于一条平滑而狭长的抛物线形状的山谷底部，且为优化算法提供的信息很少，因此找到其全局极小值就显得很困难。根据Rosenbrock函数的这种特性，专门提出了一种改进的PSO算法，该算法引入三角函数因子，利用三角函数具有的周期振荡性，使每个粒子获得较强的振荡性，扩大每个粒子的搜索空间，引导粒子向全局极小值附近靠近，避免算法过早地收敛，陷入局部最优，从而找到Rosenbrock函
Standard-LSA
- 一种新的智能优化算法：闪电算法，用无约束优化测试函数进行验证，效果不错，值得推广，该算法的文献已被SCI检索，百度学术也可搜索到-A new intelligent optimization algorithms: Lightning algorithm, using unconstrained optimization test function to verify, the effect is good, worthy of pro
rar
- powell算法设计 鲍威尔法又称方向加速法，它由Powell于1964年提出，是利用共轭方向可以加快收敛速度的性质形成的一种搜索方法。该方法不需要对目标函数进行求导，当目标函数的导数不连续的时候也能应用，因此，鲍威尔算法是一种十分有效的直接搜索法。 Powell法可用于求解一般无约束优化问题，对于维数n<20的目标函数求优化问题，此法可获得较满意的结果。 不同于其他的直接法，Powell法有一套完整的理论体系，故其计算效率
最速下降法
- 梯度下降法是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一，虽然现在已经不具有实用性，但是许多有效算法都是以它为基础进行改进和修正而得到的。最速下降法是用负梯度方向为搜索方向的，最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。(The gradient descent method is an optimization algorithm, also known as steepest desc
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 iterat
PSOTrainBP
- BP神经网络容易陷于局部极小值，PSO算法在无约束非线性函数优化方面性能优越，通常可以直接找寻到全局最优解，即使不能搜多到全局最优解，也距离全局最优点不远。当然，基本PSO算法陷入局部极值也是有的。对于这个缺点目前还没有找到比较有效、省市的解决方案。本案例实现利用PSO算法和BP算法共同训练神经网络，先将网络进行PSO算法训练，然后BP算法接着进行小范围精细搜索，PSO算法训练神经网络的本质就是将输出误差函数（即能量函数）看成目标函数，