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Matlab中的BFGS算法实现

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简介:
本篇文章详细探讨了在MATLAB环境中BFGS(Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno)算法的具体实现方法。通过理论分析和实例应用相结合的方式,深入剖析该优化算法的工作原理及其在求解非线性方程组中的高效性。同时,文章还讨论了一些关于如何改进和完善BFGS算法的实践技巧和策略。 BFGS算法是目前最流行且最有效的拟牛顿算法之一,在算法学习过程中必不可少。本段落通过Matlab实现了BFGS算法,并对程序进行了详细讲解,希望能帮助大家更好地理解与掌握该算法。

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  • MatlabBFGS
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    本篇文章详细探讨了在MATLAB环境中BFGS(Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno)算法的具体实现方法。通过理论分析和实例应用相结合的方式,深入剖析该优化算法的工作原理及其在求解非线性方程组中的高效性。同时,文章还讨论了一些关于如何改进和完善BFGS算法的实践技巧和策略。 BFGS算法是目前最流行且最有效的拟牛顿算法之一,在算法学习过程中必不可少。本段落通过Matlab实现了BFGS算法,并对程序进行了详细讲解,希望能帮助大家更好地理解与掌握该算法。
  • 基于Armijo搜索BFGSBFGS 程序】在Matlab
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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。
  • BFGSMatlab_基于拟牛顿
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    本文章介绍了BFGS算法在MATLAB中的具体实现方法,详细阐述了其作为拟牛顿法的一种优化技术如何高效求解无约束最优化问题。 研究并应用BFGS的Matlab程序是值得推荐的。
  • MATLABBFGS优化代码
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    本简介提供了一段使用MATLAB编写的BFGS(Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno)优化算法的代码示例。该算法适用于无约束非线性最优化问题,具有高效数值表现及简便实现特点。 在变尺度法中,BFGS方法比DFP数值法更为稳定。用MATLAB编写的BFGS优化算法程序经过测试可以正常运行。
  • BFGS拟牛顿MATLAB与应用示例
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    本文章介绍了BFGS拟牛顿算法的基本原理及其在MATLAB环境下的具体实现方法,并提供了实际的应用案例。适合需要优化算法的研究者参考学习。 这段文字描述了一个用MATLAB编写的拟牛顿算法BFGS的代码。该代码将各个功能块封装成函数,简洁明了,用户只需替换自己的优化问题即可使用。代码包含详细的注释,并提供了求解Rosenbrock函数的例子和算法迭代曲线图。
  • L-BFGSMATLAB,已通过测试,表优异
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    本作品实现了L-BFGS优化算法在MATLAB环境中的高效编程,并经过严格测试验证了其优越性能。 L-BFGS 是解无约束非线性规划问题的常用方法之一,它具有收敛速度快、内存开销少的优点,在机器学习算法中有广泛应用。简单来说,L-BFGS 与梯度下降法和随机梯度下降(SGD)类似,但通常情况下其收敛速度更快,这一点在大规模计算中尤为重要。
  • 该程序为MATLAB拟牛顿-BFGS代码。
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    这段简介可以这样写:“本程序采用MATLAB编程语言实现了高效的优化算法——拟牛顿法中的BFGS(Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno)方法,适用于解决无约束非线性最优化问题。” 拟牛顿法与最速下降法相似,仅需在每一步迭代过程中获取目标函数的梯度值即可。通过监测梯度的变化情况,可以构建一个足够精确的目标函数模型以实现超线性收敛效果。这种方法相比传统方法具有显著优势,特别是在处理复杂问题时更为突出。此外,由于拟牛顿法不需要二阶导数的信息,因此在某些情况下比牛顿法则更加高效。现今的优化软件中广泛采用了多种拟牛顿算法来解决无约束、有约束以及大规模的优化难题。本程序提供了一种基于BFGS算法的Matlab实现代码用于执行此类优化任务。
  • Python共轭梯度BFGS
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    本篇文档深入探讨了在Python编程语言环境中实现的两种优化算法——共轭梯度法与BFGS法,并分析其应用场景及性能特点。 该资源包含两个算法的Python实现:共轭梯度法和BFGS法。通过使用Numpy与Sympy库,可以仅需输入函数及初始点等基本条件,即可求解并输出迭代过程中的参数变化情况。
  • MATLABL-BFGS-B接口:用于非线性优化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。
  • BFGS 校正在拟牛顿应用及 MATLAB 代码(最优化
    优质
    本文探讨了BFGS校正法在求解无约束最优化问题中的应用,并提供了该方法在MATLAB环境下的具体实现,为研究者提供了一种高效的数值计算工具。 1. 将内容分为脚本段落件和程序文件,便于修改和调用。 2. 注释丰富,易于理解。 3. 可以调整目标函数、精度以及迭代次数等参数,具有较强的兼容性。