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GMRES算法被用于优化。

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简介：
在优化算法领域，GMRES算法被认为是至关重要的一个环节。此外，文档中还详细阐述了GRAM正交方法的相关内容。

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  • 优化详解：GMRES算法
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    本文深入探讨了GMRES（广义最小剩余）算法的工作原理及其在求解大型稀疏非对称线性方程组中的应用，并分析了其优化策略。 在最优化算法领域里，GMRES（Generalized Minimal Residual Method）是一个非常重要的算法，并且其中还涉及到了GRAM正交的概念。
     
  • C_GMRES.rar_C/GMRES非线性控制_约束预测 GMRES算法资源包
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    这是一个包含了针对非线性控制系统设计的约束预测GMRES算法的资源包，适用于优化和解决大规模系统中的复杂问题。 求解带约束的非线性预测控制问题，请运行main文件即可。
     
  • GMRES算法的C语言实现
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    本项目提供了一种用C语言编写的高效GMRES（Generalized Minimal Residual）算法实现方案，适用于大规模稀疏线性方程组求解。代码简洁、可读性强，并附有详尽注释与测试案例。 资源浏览查阅85次。C语言程序实现的GMRES算法可以用于处理大型稀疏对称矩阵A，并且为了减少三对角化的内存占用，通常采用该算法。更多下载资源、学习资料请访问相关频道或网站。
     
  • 灰狼优化.rar_SVM 狼群算法优化_优化svm_优化算法
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    本资源为SVM（支持向量机）与狼群算法结合的优化方案，旨在提升SVM模型性能。通过模拟狼群捕猎行为来优化参数选择，适用于机器学习领域的研究与应用开发。 以优化支持向量机（SVM）算法的参数C和Gamma为例，可以采用狼群算法进行优化。这种方法通过模拟狼群的行为来寻找最优解，从而提高模型在特定任务中的性能表现。在这种场景下，狼群算法被用来探索并确定最适合给定数据集的C和Gamma值组合，进而提升SVM分类或回归问题的效果。
     
  • GMRES算法求解线性方程组
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    简介：本文探讨了GMRES（广义最小残差）算法在解决大型稀疏非对称线性系统的高效性和实用性，特别适用于工程和科学计算中的复杂问题。 解大规模线性方程组的预条件GMRES方法适用于系数矩阵非对称正定的情况。
     
  • 基于Krylov子空间的E-变换GMRES(m)算法
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    本研究提出了一种改进的E-变换GMRES(m)算法，利用Krylov子空间理论优化大型稀疏非对称线性方程组求解过程，显著提升了计算效率与稳定性。 在Krylov子空间方法日益流行的背景下，提出了一种新的求解大型稀疏线性方程组的方法：灵活的I（即FIMinpert算法）。该方法是在截断版本的I基础上结合右预处理技术发展而来的。
     
  • 基于水的湍流优化算法：智能优化算法.zip
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    本资源提供了一种新颖的智能优化算法——基于水的湍流优化算法，借鉴自然界中水流复杂流动特性来解决复杂的优化问题。 分享了湍流优化算法Turbulent Flow of Water-based Optimization的源代码及其原文，亲测有效。更多算法详情可以查看相关空间。
     
  • 基于蜣螂优化算法(DBO)的SVM优化方法
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    本研究提出了一种基于蜣螂优化算法（DBO）的SVM参数优化方法，旨在提高支持向量机模型的预测性能和泛化能力。 蜣螂优化算法（DBO）能够有效地优化支持向量机（SVM），适用于分类或预测任务，并且该算法是今年新提出的，非常实用，值得推荐并在论文中应用。
     
  • 麻雀优化算法(SSA)、灰狼优化算法(GWO)、粒子群优化算法(PSO)、鲸鱼优化算法(WOA)及遗传算法(GA)【单目标优化算法】在23个测试中的应用
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    本文探讨了SSA、GWO、PSO、WOA和GA五种单目标优化算法在解决23项标准测试函数问题上的表现，分析各算法的优势与局限。 麻雀优化算法（SSA）、灰狼优化算法（GWO）、粒子群优化算法（PSO）、鲸鱼优化算法（WOA）以及遗传优化算法（GA），这些单目标优化算法在23个测试函数上的对比分析，通过Matlab代码实现。