详尽的线搜索程序，阻尼牛顿、混合牛顿、SR1、BFGS、DFP优化方法，以及三个非线性最小二乘目标函数，输出优化结果和过程图。配有详尽的注释，说明文档和参考文献。 搭配博文https://blog.csdn.net/benchuspx/article/details/121613667

这两年最热门的技术莫过于5G和人工智能，根据工信部的统计数据，截止到6月6日，全国已建成的5G基站超过25万个，有130款5G手机获得入网销售许可，5G终端连接数超过3600万，到7月份时，5G终端连接数超过了6600万。

借助生物免疫系统的机理和约束控制的概念，本文提出一种求解动态多目标多模态约束优化的免疫优化方法。这种方法主要由环境检测、群体初始化和免疫进化三个模块构成。第一个模块是受到免疫监视的机理的启发而获得，其用于检测环境是否发生变化和确定环境的类型；第二个模块依据检测结果产生初始群体；第三个模块沿着不同方向进化两个子群。实验结果表明该方法能有效发现各环境的全局Pareto面。

使用黄金分割法迭代，进行一维搜索，求函数极小值，理论和算例来自《最优化方法》（北京理工大学出版社）。压缩包内含matlab程序文件goldenSection.m，Word文档算例说明.docx。结构化程序易于扩展。

模拟娱乐程序matlab保存代码ORPS 智能电网住宅用电调度优化方法[J]. 最优住宅电力调度是一种解决日前电力市场中以聚合器为代表的一组住宅用户的优化问题的方法。 消费者拥有由聚合器集中调度的可控和不可控设备。 他们也有与他们的设备相关的时间偏好（约束）。 我们考虑决策的峰值定价模型（目标函数要最小化）。 所提出的方法由特定问题的构造算法、模拟退火 (SA) 细化方法和优化后局部搜索组成。 您将需要 Matlab 来使用/测试它。 你必须在 main.m 代码的开头设置一些参数： 实例组 • N = [n_1 n_2 .... n_L]：如果要生成L个实例，必须定义每个实例的消费者数量。 例如，向量 N = [2 5 10] 定义了一个包含三个实例的组，每个实例有 2、5 和 10 个消费者。 如果要加载现有实例，可以将其留空 (N = [ ])。 数据将基于来自 [1] 的西班牙消费者生成。 您可以在“GenerateData.m”文件中更改消费者的参数； 实例生成 • generateInstance = true/false：如果你想生成一个新的实例，设置它为真，如果你想加载

目标：优化代码，利用多进程，进行近实时预处理、网络预测及后处理： 本人尝试了pytorch的multiprocessing，进行多进程同步处理以上任务。 from torch.multiprocessing import Pool,Manager 为了进行各进程间的通信，使用Queue，作为数据传输载体。 manager = Manager() input_queue = manager.Queue() output_queue = manager.Queue() show_queue = manager.Queue() 即将预处理进程处理后的图像放进 input_que

优化方法Hooke-Jeeves C++程序 水平有限，仅供参考

 

最优化理论与方法，一维搜索法，一条完整的单纯形法程序，用C语言编的。。。

机器学习很火热，但数据量大时应该如何优化呢，本文档给出了一些合理的建议