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基于MATLAB的L-BFGS算法在多变量函数优化中的应用程序

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简介:
本研究利用MATLAB实现L-BFGS算法,探讨其在复杂多变量函数优化问题上的应用效果,为工程与科学计算提供高效解决方案。 对源码进行了优化,并增加了注释;性能优于UFLDL网站上的minFunc函数。希望各位大佬采纳!

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客服
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  • MATLABL-BFGS
    优质
    本研究利用MATLAB实现L-BFGS算法,探讨其在复杂多变量函数优化问题上的应用效果,为工程与科学计算提供高效解决方案。 对源码进行了优化,并增加了注释;性能优于UFLDL网站上的minFunc函数。希望各位大佬采纳!
  • L-BFGSMATLAB
    优质
    本简介介绍了一种使用L-BFGS算法实现的多变量函数优化方法,并提供了相应的MATLAB程序代码。该程序适用于解决复杂的非线性优化问题,具有高效计算和广泛应用的特点。 这个函数可以从UFLDL网站上下载,在优化30多万个参数并使用10000个样本时不会导致内存溢出的问题,相比网站上的minFunc函数更具优势。我下载后进行了整理,并翻译了注释,将代码行数从800多行减少到了660行左右。
  • L-BFGSMATLAB
    优质
    本简介介绍了一个使用L-BFGS算法实现的MATLAB程序,专门用于求解复杂的多变量函数优化问题。该工具有效利用内存资源,适用于大规模数据处理和机器学习中的参数调整等应用场景。 对源码进行了优化,并增加了注释;性能优于UFLDL网站上的minFunc函数。希望各位大佬采纳!
  • MATLABL-BFGS-B接口:非线性L-BFGS-B-MATLAB开发
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    本资源提供了一种在MATLAB环境下实现L-BFGS-B算法的接口,适用于解决带有简单边界约束的大规模非线性优化问题。 L-BFGS-B 是一组用于解决具有变量边界约束的非线性优化问题的 Fortran 77 例程集合。该求解器的一个主要特点是不需要 Hessian 矩阵。我为 L-BFGS-B 求解器设计了一个接口,使其可以像 MATLAB 中调用其他函数一样使用。
  • Armijo搜索BFGSBFGS Matlab实现
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    本程序介绍了如何在MATLAB环境中实现基于Armijo线搜索准则的BFGS优化算法。通过该算法,能够有效求解非线性优化问题,并提供了详细的代码示例和注释说明。 非线性最优化问题主要算法的Matlab程序设计包括以下内容: **线搜索技术** 1. `golds.m`:使用0.618法求单变量函数在区间[a,b]上的近似极小点。 2. `qmin.m`:抛物线方法,用于寻找给定初始点s的局部最小值,在[a,s]和[s,b]上进行搜索。 3. `armijo.m`:实现Armijo准则程序模块。 **最速下降法及牛顿法** 4. `grad.m`:基于Armijo非精确线搜索的最速下降法Matlab程序。 5. `dampnm.m`:阻尼牛顿方法,使用了Armijo规则进行迭代。 6. `revisenm.m`:修正后的牛顿算法,改进了原始方法中Hesse矩阵正定性的要求。 **共轭梯度法** 7. `frcg.m`:FR型的再开始共轭梯度法程序。 **拟牛顿法** 8. `sr1.m`:对称秩一(SR1)算法,基于Armijo搜索。 9. `bfgs.m`:BFGS方法,适用于非线性优化问题中的二次逼近。 10. `dfp.m`:DFP公式程序实现。 11. `broyden.m`:Broyden族算法的Matlab代码。 **信赖域方法** 12. `trustq.m`:光滑牛顿法求解信赖域子问题,适用于Hesse阵正定的情况。 13. `trustm.m`:基于Newton的方法解决信任区域问题。 **非线性最小二乘问题** 14. `lmm.m`:Levenberg-Marquardt算法用于处理非线性的方程组求解。 **罚函数法** 15. `multphr.m`:PHR乘子方法,适用于有约束优化的问题解决。 **二次规划法** 16. `qlag.m`:拉格朗日方法应用于等式约束下的二次规划问题。 17. `qpact.m`:有效集策略用于求解带有不等式和等式的凸二次规划问题。 **序列二次规划法** 18. `qpsubp.m`:光滑牛顿算法,专门解决二次规划子问题。 19. `sqpm.m`:SQP方法程序,适用于一般约束优化的解决方案。
  • PSO灰狼(Python)
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    本文介绍了一种结合粒子群优化与灰狼优化的新型混合算法,并通过Python实现,应用于复杂函数的优化问题中。 使用Python实现灰狼优化算法来求解函数优化问题,并对优化结果进行输出及绘图保存。
  • 遗传目标MATLAB
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    本简介介绍了一种利用遗传算法进行多目标函数优化的MATLAB编程实现。该程序旨在解决复杂工程问题中的多目标决策难题,通过模拟自然选择和遗传机制有效寻找最优解集或近优解集。 在多个约束条件下使用遗传算法寻找多目标函数的最优解是可以通过MATLAB源程序实现的。这样的代码可以为研究者提供一个有价值的参考工具来解决复杂的优化问题。
  • 粒子群
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    本研究探讨了粒子群优化(PSO)算法在解决复杂函数寻优问题上的效能,通过实验验证其有效性和广泛的应用前景。 可以通过粒子群算法来寻找几种测试函数的最优解,并对算法进行改进以提升其寻优性能。粒子群算法的一些改进方法包括:1. 权重改进:如非线性权重、自适应权重等;2. 学习因子调整,例如学子因子动态变化;3. 速度更新策略优化;4. 引入新的算子等等。
  • MatlabL-BFGS-B存档代码:大规模约束问题
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    这段简介可以这样写: 本项目提供了一种基于MATLAB实现的L-BFGS-B算法,专为解决大规模约束优化问题而设计。通过利用L-BFGS-B方法的有效性与效率,该存档代码能够便捷地应用于各种复杂的数学建模和工程计算场景中。 在MATLAB中使用L-BFGS-B进行大规模约束优化是一个基于有限内存准牛顿方法的算法,适用于边界约束问题(即l<=x<=u)。这个算法特别适合于那些难以获取Hessian矩阵信息或处理大型密集型问题的情况。此外,L-BFGS-B也可以用于无约束的问题,在这种情况下其工作方式与先前的方法类似(Harwell例程VA15)。 该算法是由理查德·伯德等人实现的,并且在Fortran77语言中编写完成。相关的研究论文包括RH Byrd, P. Lu, J. Nocedal和C.Zhu (1995)发表于《SIAM科学与统计计算杂志》第16卷第5期,以及C.Zhu, RH Byrd 和J.Nocedal(1997)在《ACM Transactions on Mathematical Software》中的文章。此外,还有JL Morales和J. Nocedal (2011) 在同一期刊上的贡献。
  • MATLAB粒子群(PSO)极值
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    本研究探讨了利用MATLAB平台实现粒子群算法解决复杂函数极值问题的有效性与效率,展示了PSO算法在优化领域的广泛应用潜力。 在MATLAB中实现粒子群优化(PSO)算法的程序代码可以用于极值问题的求解。这种算法模仿鸟群或鱼群的行为模式,在搜索空间中寻找最优解。通过调整参数如种群大小、最大迭代次数以及学习因子,可以在不同的应用场景下获得良好的性能。 以下是简化版MATLAB实现粒子群优化的基本步骤: 1. 初始化:随机生成一群“粒子”,每个粒子代表一个可能的解决方案。 2. 评估适应度:计算每个粒子的目标函数值(即适应度)来评价当前解的质量。 3. 更新极值:更新个体最优位置和个人历史最佳位置,同时更新全局最优位置。 4. 移动粒子群:根据速度公式和位置更新规则调整所有粒子的位置与方向。 5. 迭代过程:重复执行上述步骤直到满足停止条件(如达到最大迭代次数或适应度变化小于阈值)。 这种算法在解决连续函数优化、机器学习参数调优等领域表现出色。