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搜索资源列表

  1. 无约束优化方法，多维搜索

  2. 多维函数搜索：（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

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-12-11
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：Ruben30

  1. 最优化-约束/无约束共轭梯度法程序（c++）

  2. 最优化-约束/ 无约束共轭梯度法程序（c++）

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2009-12-14
    • 文件大小：46080
    • 提供者：lovegettyss

  1. 无梯度的主动轮廓模型分割CV模型

  2. 经典的Chan—Vese模型MATLAB代码，效果很好，学图像分割的可以参考，代码简单易懂，运行速度很快

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-01-24
    • 文件大小：132096
    • 提供者：lovezhuok

  1. 利用梯度算法求解二元函数的最值(MATLAB实现)

  2. 计算无约束的二元函数的最值,算法思想就是通过不断找出沿着当前值的梯度方向最大化f的a值，就是梯度的矢量的a倍,找出新的x值,直到梯度的模小于给定的阀值为止

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-02-24
    • 文件大小：1024
    • 提供者：lu_hua1985

  1. 无约束共轭梯度方法 FR PRP HS DY

  2. 正在学习无约束共轭梯度方法希望大家一起讨论！

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-03-25
    • 文件大小：31744
    • 提供者：hate232313

  1. 科学计算中无约束梯度法的原理

  2. 科学计算中的无约束梯度算法的原理 梯度法尽管收敛速度较慢，但其迭代的几何概念比较直观，方法和程序简单，虽要计算导数，但只要求一阶偏导，存储单元较少。此外，当迭代点距目标函数极小点尚远时，无论目标函数是否具有二次性，梯度法开始迭代时的下降速度还是很快的。常常利用这个特点，将梯度法和其他方法配合使用构成更有效和实用的算法，在理论上梯度法仍不失为一种极为重要的基本优化方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-12-26
    • 文件大小：81920
    • 提供者：wengxiaokui

  1. 无约束最优化的matlab代码

  2. 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。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-12-01
    • 文件大小：2048
    • 提供者：mengzishuxue

  1. 最优化 拟牛顿法，高斯-牛顿法，LM法，共轭梯度法

  2. 无约束最优化问题典型算法的MATLAB代码

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-12-05
    • 文件大小：614400
    • 提供者：chinaby88

  1. 共轭梯度法求解无约束凸规划

  2. 老外编写的共轭梯度法求解凸规划问题，代码量比较大，搜了很久搜到的，遇到这类问题的可以下载看一下。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2012-03-30
    • 文件大小：24576
    • 提供者：pengfei1221

  1. HOG梯度直方图特征提取

  2. HOG梯度直方图特征提取是根据2005年ICPR上论文代码，供学习参考。 vs下可编译运行。亲自试过无错误。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-10-21
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：c03424

  1. 一种求解无约束优化问题的共轭梯度法

  2. 一种求解无约束优化问题的共轭梯度法，对非线性最优接是很好的一宗

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2008-10-22
    • 文件大小：101376
    • 提供者：aling6888

  1. 共轭梯度法的matlab程序

  2. 采用matlab语言编写，用于求解无约束最优化问题

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-11-27
    • 文件大小：854
    • 提供者：fengqiang306

  1. matlab实现共轭梯度和负梯度搜索问题

  2. matlab实现的共轭梯度和负梯度搜索无约束规划问题的最优解程序，其中线性搜索用Fibonacci搜索。最优化课程的编程作业，写完后感觉程序还可以通用，今后遇到类似问题可以节省点时间。先在博客上留下来。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-12-19
    • 文件大小：2048
    • 提供者：sonfon

  1. 共轭梯度法求解偏微分方程MPI并行的c++实现

  2. 具体细节请参加我的共轭梯度法求解偏微分方程无并行版本。这个程序是建立在上一个基础上的升级。不同的是这里我用的是五点法而不是压缩的矩阵A。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2009-02-03
    • 文件大小：6144
    • 提供者：dragon0206

  1. Python-Solid一个用于全面的无梯度优化的Python框架

  2. Python-Solid一个用于全面的无梯度优化的Python框架

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-10
    • 文件大小：19456
    • 提供者：weixin_39841882

  1. Python-Nevergrad一个用于执行无梯度优化的Python工具箱

  2. Nevergrad - 一个用于执行无梯度优化的Python工具箱

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-11
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_39840515

  1. 数据丢包情形下分布式无梯度Push-sum算法

  2. 针对多个体网络中个体信息交互常会出现数据丢包及个体目标函数次梯度难以计算或不存在的问题,提出数据丢包情形下分布式无梯度Push-sum算法,该算法要求网络的权矩阵为列随机而无需是双随机。通过增加虚拟节点进行系统扩维,从而建立一个有限的非均匀的马尔可夫链,并结合遍历性系数的结论证明了所提算法的收敛性。研究表明:收敛误差值与高斯近似函数的光滑参数、目标函数的Lipschitz常数成正比,从而有效解决了数据丢包及个体目标函数次梯度不存在或难以计算的分布式优化问题。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-30
    • 文件大小：327680
    • 提供者：weixin_38546308

  1. 时延情形下的分布式随机无梯度优化算法

  2. 由于多个体系统在信息交流的过程中存在通信时延,系统会出现接收信息滞后的情况,从而影响优化算法的收敛速度。为了解决时延对优化算法产生的影响,提出了时延情形下的多个体系统分布式随机无梯度优化算法。假定系统中每个个体仅知道其自身的局部目标函数,利用系统中个体间交互时延信息来寻求这些局部目标函数之和的最小值,通过系统扩维将有时延的优化问题转化为无时延的优化问题。由于个体的局部目标函数有可能非凸故其次梯度不一定存在或很难计算,因而采用分布式随机无梯度方法。理论分析表明只要个体间的通信时延有上界,所提算法依

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-23
    • 文件大小：250880
    • 提供者：weixin_38707342

  1. nevergrad:用于执行无梯度优化的Python工具箱-源码

  2. Nevergrad-无梯度优化平台 nevergrad是一个Python 3.6+库。 它可以通过以下方式安装： pip install nevergrad 的“入门”部分提供了更多安装选项，包括Windows安装以及完整的说明。 您可以加入Nevergrad用户Facebook群组。 使用优化器（此处为NGOpt ）来最小化功能很简单： import nevergrad as ng def square ( x ): return sum (( x - .5 ) ** 2 )

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42117340

  1. 无梯度优化器：在数字搜索空间中使用局部，全局，基于种群和顺序技术进行简单可靠的优化-源码

  2. 在数字搜索空间中使用局部，全局，基于种群和顺序的技术进行简单可靠的优化。 主人身份： 代码质量： 最新版本： 介绍 Gradient-Free-Optimizers提供了一组易于使用的优化技术，这些技术的目标函数只需要一个最大化的任意分数即可。 这使得无梯度方法能够解决各种优化问题，包括： 优化任意数学函数。 使多个高斯分布适合数据。 机器学习方法的超参数优化。 Gradient-Free-Optimizers是的优化后端（在v3.0.0及更高版本中），但它本身也可以用作更精简的优

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42132056
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