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该文件包含大规模优化问题的Matlab代码，涵盖LBFGS、FR、PRP和BB算法。

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简介：
该优化方法对应的Matlab代码（二）涉及大规模优化问题。相关博文链接可参考：https://blog..net/benchuspx/article/details/122286649

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  • LBFGS/FR/PRP/BB算法的大规模优化问题Matlab代码.zip
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    本资源包含LBFGS、FR、PRP和BB等优化算法的Matlab实现代码，适用于解决大规模优化问题。 关于最优化方法的MATLAB代码（二），主要讨论了大规模优化问题，并介绍了L-BFGS、FR、PRP和BB几种算法。相关博文可以参考其在上的发布内容。不过，在这里我们仅提供核心信息，不包含任何外部链接或联系方式。
     
  • 基于MATLAB的LBFGS优化算法编程
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    本简介探讨了利用MATLAB实现LBFGS（Limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno）优化算法的过程与技巧，适合需要高效求解大规模问题的科研和工程应用。 这段文字描述了一个用MATLAB编写的LBFGS算法。该算法是从牛顿法演变而来的优化方法，并包含了LBFGS和BFGS两种算法的实现。其中，LBFGS特别适用于大规模计算问题，代码详细并配有注释。
     
  • Matlab中的L-BFGS-B存档算法代码：用于大规模约束优化问题
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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。
     
  • 广工算法作业代码（包含背包问题和棋盘覆盖问题）
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    本代码集为广州工业大学学生完成算法课程任务所编写，内含经典“背包问题”与“棋盘覆盖问题”的解决方案及优化策略，适用于学习与实践。 广工算法作业代码包括背包问题、棋盘覆盖问题、输油管道问题以及循环比赛日程等题目，使用C语言实现，适用于课程设计和大作业项目。
     
  • 【包含操作视频】大规模MIMO预编码算法的Matlab仿真详解（涵盖SVD、EVD、GMD和SIC）
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    本资源提供详细的大规模MIMO系统中预编码技术的Matlab仿真教程，包括SVD、EVD、GMD及SIC方法，并附有操作视频。适合通信工程学习者深入研究。 领域：MATLAB中的SVD（奇异值分解）、EVD（特征值分解）、GMD（广义矩阵分解）以及SIC（逐次干扰消除）算法。 内容概述：提供了一套大规模MIMO预编码算法的MATLAB仿真程序，涵盖SVD、EVD、GMD及SIC等技术的应用。这些代码旨在帮助用户理解和掌握上述几种关键算法的实际编程技巧和应用场景。 适用对象：本项目特别适合于本科生、研究生以及博士生在教学与科研活动中使用，尤其适用于那些正在学习或研究无线通信系统中的预编码技术和信号处理方法的学生和研究人员。 运行指南： - 请确保安装了MATLAB R2021a及以上版本。 - 运行仿真时，请通过打开并执行文件夹内的Runme_.m脚本开始操作。注意不要直接调用子函数的独立.m文件进行测试。 - 在启动程序之前，务必在MATLAB左侧的工作区窗口中设置当前目录为包含所有项目代码和数据集的那个具体路径。 此外，为了更直观地了解整个仿真流程，请参考随附的操作视频教程，并按照其中所示步骤逐一操作。
     
  • 【非洲秃鹫优化算法】利用该算法解决多目标优化问题（MOAVOA）附带Matlab代码.zip
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    本资源提供了一种基于非洲秃鹫行为的新型优化算法——非洲秃鹫优化算法，用于高效求解多目标优化问题。内含详细文档及实用的MATLAB实现代码，方便学习与应用。 1. 版本：MATLAB 2014/2019a，包含运行结果示例。 2. 领域：涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理及路径规划等众多领域的MATLAB仿真。 3. 内容：标题所示内容的介绍可通过主页搜索博客获取详细信息。 4. 适合人群：适用于本科和硕士阶段的教学与科研学习使用。 5. 博客介绍：热爱科研工作的MATLAB开发者，致力于技术提升和个人修养同步发展。欢迎对matlab项目有兴趣的合作交流。
     
  • 无约束共轭梯度法FR、PRP、HS和DY方法
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    本研究探讨了无约束优化中的共轭梯度法，重点分析了FR、PRP、HS及DY四种经典公式，在理论与实践中评估它们的有效性和适用性。 无约束共轭梯度方法是优化领域中的重要数值计算技术之一，主要用于解决无约束的二次规划问题或更广泛的一类连续可微函数最小化的问题，在机器学习、数据挖掘及工程计算等众多领域得到广泛应用。该方法因其高效性、稳定性以及无需预先了解全局信息的特点而备受推崇。 共轭梯度法最早由Richard H. Byrd和Gordon W. Hager等人提出，其中包括FR（Fletcher-Reeves）算法、PRP（Polak-Ribière-Polyak）算法、HS（Hestenes-Stiefel）算法及DY（Davidon-Y Fletcher）算法等。这些方法都是基于梯度下降法的改进版本，通过构造共轭方向来减少迭代次数，从而加速收敛。 1. **Fletcher-Reeves（FR）** 算法：这是最基础的共轭梯度算法之一，其核心思想是在每次迭代时利用新旧梯度的内积来构建新的搜索方向，并确保该方向与之前的所有方向正交。虽然 FR 算法简单易懂，但在某些情况下可能会导致收敛速度较慢。 2. **Polak-Ribière-Polyak（PRP）** 算法：相较于FR算法，PRP算法引入了当前梯度和上一步搜索方向的差异来增强局部收敛性。这种改进通常能提供更好的性能，尤其是在处理具有多个局部极小值的问题时。 3. **Hestenes-Stiefel（HS）** 算法：作为最早的共轭梯度方法之一，HS算法同时考虑了新旧梯度和搜索方向以找到最佳的共轭方向。在实践中，该方法通常表现良好，但在某些特定条件下可能会导致不收敛。 4. **Davidon-Y Fletcher（DY）** 算法：这种变体结合了FR和PRP算法的优点，通过利用整个历史梯度信息来改进搜索方向。这使得DY算法在处理非凸问题时表现出色。 无约束共轭梯度方法的关键在于选择合适的参数及搜索方向以确保算法的稳定性和效率。实践中可能需要结合预条件技术或线性近似策略来加速收敛过程，特别是对于大规模优化问题而言，稀疏矩阵运算能够显著减少存储和计算需求。 在学习无约束共轭梯度法时，理解其基本原理、掌握不同方法之间的差异，并了解如何根据具体问题选择合适的算法至关重要。同时，实现与调试代码以及评估算法性能的能力也是不可或缺的技能。
     
  • 常用的多目标优化算法Matlab代码——PlatEMO（涵盖各类多目标优化需求）
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    PlatEMO是一款全面的Matlab平台，提供了丰富的多目标优化算法实现，能够满足不同领域的研究与应用需求。 PlatEMO平台是由田野师兄开发的，包含了众多经典多目标优化算法的Matlab代码，需要的话可以自行下载。