梯度下降、牛顿法、共轭梯度法、蒙特卡洛、模拟退火法、粒子群和蚁群算法的应用（含MATLAB和Python完整程序）

简介：
本书深入浅出地介绍了梯度下降等七种优化算法，并提供了详尽的MATLAB与Python实现代码，适合初学者快速掌握。 梯度下降、牛顿法、共轭梯度法等求解三维空间曲面极值点的MATLAB与Python程序；阻尼牛顿法的MATLAB代码文件名为Damped_Newton.m，Python代码文件名是python_Damped_Newton.py。“蒙特卡洛全局最优”的MATLAB和Python实现分别保存为Monte_Carlo.m 和 python_Monte_Carlo.py 文件。此外，“蒙特卡洛全局最优”算法针对Schaffer函数与Rastrigin函数的MATLAB程序以单个文件形式提供，命名为Monte_Carlo。“模拟退火法全局最优”的MATLAB代码及其应用于Schaffer和Rastrigin函数的具体实现也通过单独的Simulated_Annealing 文件给出。同样，“粒子群全局最优”算法及其实现用于求解上述两个测试函数最大值问题的程序被存储在PSO文件中，而“蚁群优化法”针对普通二元函数的最大值以及Schaffer和Rastrigin函数最小值问题的解决方案则保存于AG 文件内。