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Matlab 2014a代码 - Numerical Optimization: 多种局部优化算法的实现

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简介：
本资源提供MATLAB 2014a版本下数值优化问题的多种局部优化算法实现代码，适用于学术研究与工程应用中复杂的优化求解。 该存储库包含多种优化方法的实现代码，适用于MATLAB 2014a版本。这些方法包括内容平滑单变量法（C++）、对分、牛顿割线射频管理非平滑单变量方法、斐波那契搜索、黄金分割搜索、鲍威尔的方法以及内尔德-米德法等非光滑多元方法，还有多元牛顿拟牛顿最陡的下降和共轭梯度法（包括线性CG与非线性CG）及最小二乘法中的高斯-牛顿和莱文贝格-马夸特等平滑多元方法。该代码是为GISTEC6301课程，由Prof. Sung-Chan Jun教授指导的项目的一部分。 目前缺少一些函数实现以及输入文件（excel格式），这些内容将尽快更新完成。

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  • Matlab 2014a代码 - Numerical Optimization: 多种局部优化算法的实现
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    本资源提供MATLAB 2014a版本下数值优化问题的多种局部优化算法实现代码，适用于学术研究与工程应用中复杂的优化求解。 该存储库包含多种优化方法的实现代码，适用于MATLAB 2014a版本。这些方法包括内容平滑单变量法（C++）、对分、牛顿割线射频管理非平滑单变量方法、斐波那契搜索、黄金分割搜索、鲍威尔的方法以及内尔德-米德法等非光滑多元方法，还有多元牛顿拟牛顿最陡的下降和共轭梯度法（包括线性CG与非线性CG）及最小二乘法中的高斯-牛顿和莱文贝格-马夸特等平滑多元方法。该代码是为GISTEC6301课程，由Prof. Sung-Chan Jun教授指导的项目的一部分。 目前缺少一些函数实现以及输入文件（excel格式），这些内容将尽快更新完成。
     
  • Legendre与Matlab代码-Numerical-Methods:多种数值优化算法
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    本项目基于Legendre多项式，运用MATLAB实现多种数值优化算法，为工程计算和科学实验提供高效的解决方案。 在这个存储库中有使用MATLAB编码的各种数值算法，包括单变量和多变量情况下的牛顿法、高斯-赛德尔方法以及勒让德多项式函数逼近等等。
     
  • 长鼻浣熊优化算法（Coati Optimization Algorithm, COA）的Matlab实现代码
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    这段简介可以描述为：长鼻浣熊优化算法(Matlab版)提供了一种基于长鼻浣熊行为策略的新型元启发式优化方法。该Matlab实现代码致力于解决复杂优化问题，促进科学计算和工程应用中的高效求解。 长鼻浣熊优化算法（Coati Optimization Algorithm, COA）是由Mohammad Dehghani等人于2022年提出的一种元启发式算法。该算法模拟了长鼻浣熊的两种自然行为：攻击和狩猎鬣鳞蜥，以及逃离捕食者的行为，并在勘探与开发两个阶段中进行描述及数学建模。 长鼻浣熊是一种昼行性哺乳动物，在美国西南部、墨西哥、中美洲和南美洲等地活动。这种动物体型大小类似家猫，体重范围为2到8公斤之间，肩高约30厘米左右。雄性的体形通常是雌性的两倍，并且拥有锋利的大犬齿。 长鼻浣熊是杂食性动物，其饮食包括无脊椎动物（如狼蛛）、小型脊椎动物（例如小鸟、蜥蜴、啮齿类、鳄鱼蛋和鸟卵）等，其中绿色鬣鳞蜥尤为它们所喜爱。同时，这种小动物也可能成为大型猛禽的猎物。 基于长鼻浣熊在自然界中的行为特征，COA算法借鉴了其攻击鬣鳞蜥时采取的战略以及面对捕食者时的行为模式来设计优化方法。
     
  • Convex-Optimization: 凸优化算法的实现方法
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    本项目聚焦于凸优化领域的核心算法，提供多种经典和现代的求解方案，旨在帮助用户理解和应用这些高效的方法解决实际问题。 凸优化课程的作业包括2018年春季在Stony Brook大学提供的内容：作业1涉及梯度下降、二分法和回溯线搜索；作业2涵盖了BFGS算法；作业3针对线性规划问题进行了优化；作业4则探讨了次梯度下降、随机次梯度下降以及随机阿达格勒方法。
     
  • 孔雀优化算法及MATLAB代码示例 Optimization Algorithm.zip
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    本资源提供一种基于自然选择机制的智能优化算法——孔雀优化算法的详细介绍及其在MATLAB环境下的实现代码。通过该资料，学习者可以深入理解算法原理并掌握其编程实践技巧。 版本：MATLAB 2014/2019a 领域：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、路径规划以及无人机等多种领域的MATLAB仿真。 内容介绍：标题所示，具体介绍请在主页搜索博客查看。 适用人群：本科及硕士等科研学习使用。 博主简介：热爱科研的MATLAB仿真开发者，致力于修心与技术同步精进。如有合作意向，请私信联系。
     
  • 基于Matlab的粒子群优化算法全局与局部实现文件
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    本资料提供基于MATLAB环境下的粒子群优化算法实现，详细展示了如何编程实现其全局和本地更新规则，适用于初学者学习及科研应用。 当前存在许多粒子群算法的规范性问题：国外的一些工具包过于复杂且难以入手；国内文档中的方法往往只包含简单的循环操作，无法充分利用MATLAB基于矩阵计算的优势。本程序采用向量形式编写主程序及目标函数，能够全面发挥MATLAB的功能。 此外，很多具体实现中忽略了对约束条件的处理。而此程序可以针对带有约束的问题给出结果，并允许用户查看如何处理这些限制条件。同时，该工具包还支持选择是否显示离线和在线性能等选项。它包含了全局算法及局部算法两种方法，在实际测试后发现局部算法通常表现更佳（这可能与不同的问题有关）。最后，本程序模块化层次分明、解释详尽，并且可以轻松地修改为各种改进型的粒子群算法。
     
  • 关于MATLAB的多种优化算法（书籍与代码）
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    本书及配套代码深入探讨了利用MATLAB进行各类优化问题求解的方法和技术，涵盖线性、非线性等多种优化算法，适合科研人员和工程技术人员参考学习。 基于MATLAB的各种优化算法的书籍和代码对于个人学习非常有帮助。这些资源涵盖了多种不同的优化技术，并提供了详细的理论介绍以及实际应用案例，非常适合想要深入了解并实践优化算法的学习者使用。通过结合书本知识与编程练习，可以有效提升在科学计算、工程设计等领域中的问题解决能力。
     
  • MATLAB中的粒子群算法代码 - Particle Swarm Optimization (PSO): 在MATLAB中实现并优化了PSO算法...
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    本资源提供了在MATLAB环境下实现和优化粒子群算法(PSO)的详细代码与教程，适用于科研及工程应用。 在MATLAB中使用粒子群算法（PSO）进行了编码，并通过Rosenbrock、Peaks和Drop Wave函数进行了测试。每个文件都包含三个不同的版本，以避免混淆。
     
  • 局部优化算法newuoa.zip
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    newuoa.zip包含了一种用于无导数优化问题求解的新型局部优化算法。该工具包提供了一个高效的搜索策略来解决复杂函数最小值的问题。 局部优化方法newuoa是一种广泛应用于数学建模、工程计算及机器学习领域的数值优化技术。“newuoa.zip”这个压缩包很可能包含了NewUOA（新无约束优化算法）的实现代码或相关文档。该算法由Powell在2006年提出，基于方向集法，并结合了拟牛顿更新和全局搜索策略，旨在找到函数的局部最小值。 局部优化方法主要针对没有限制条件或者有界条件的问题，在实际问题中需要找到一个特定区域内的最低点即局部最优点。NewUOA算法就是为了解决这类问题而设计的。 其核心特点包括： 1. **方向集法**：通过一组向量探索函数下降路径，每次迭代选择最佳降低目标值的方向。 2. **拟牛顿方法**：使用拟牛顿矩阵近似Hessian（二阶导数）矩阵，避免直接计算复杂的二阶梯度信息。该方法利用历史梯度数据构建一个对称正定的矩阵来模拟Hessian特性。 3. **全局搜索策略**：通过考虑其他可能的方向和点以防止陷入局部极小值。 4. **自适应步长选择**：根据目标函数的梯度及方向向量确定每次迭代的最佳步长，平衡了速度与精度的需求。 5. **高效性和稳定性**：在保持效率的同时保证算法稳定，在处理高维非线性问题时表现良好。 压缩包可能包括： - 源代码（如C、Fortran等语言版本） - 示例函数实例 - 用户指南和调用方式说明文档 - 测试脚本，用于验证性能的测试案例报告 理解和掌握NewUOA算法不仅有助于解决特定优化问题，还能深入了解优化方法的设计理念。在机器学习与数据科学领域中，它是训练模型、调整参数的关键工具之一，具有重要的应用价值。
     
  • 【布局优化】利用蚁狮算法实现WSN覆盖优化的Matlab代码.md
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    本文档提供了一种基于蚁狮优化算法的MATLAB代码，用于无线传感器网络（WSN）中的节点部署和覆盖优化问题。通过模拟自然界中蚁狮捕食蚂蚁的行为模式，该算法能够高效地解决复杂环境下的WSN布局挑战，提高监测区域的整体覆盖率及能量利用效率。 基于蚁狮算法的无线传感器网（WSN）覆盖优化matlab源码提供了布局优化方案。这段描述主要强调了使用蚁狮算法来提升无线传感器网络的覆盖率，并且提供了一个MATLAB实现的代码资源。