利用最速梯度下降法求解：
函数接口：[xstar,fxstar,iter] = SteepDescent(f_name,x0,eps)
其中xstar为最优解，fxstar为最优函数值，iter为迭代次数。
f_name为目标函数文件，可以用feval调用计算函数值及梯度；
x0为初始值，可取[1,1]‘，eps=1e-3，利用0.618法搜索步长。
如：[xstar,fxstar,iter] = SteepDescent(@Myexam1,[1,1]',1e-3)
function [f,g]=Myexam1(x) %%%%调用[f,g] = feval(f_name,xk);
f=x(1)^2+2*x(2)^2; g=[2*x(1);4*x(2)];
end
可直接运行！！
2023-02-21 21:04:05
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详解MATLAB在最优化计算中的应用是一本比较全面介绍MATLAB实现各种优化算法的书，里面MATLAB代码很详细
2023-01-31 12:23:44
30.3MB
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原子轨道搜索算法（AOS），是Azizi M于2021年提出的一种新型智能优化算法，被收录在Applied Mathematical Modelling中。该算法主要是基于量子力学的一些原理以及量子的原子模型行为，考虑了原子核周围电子的特性。
2023-01-04 13:26:08
7.68MB
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要求
python3
matplotlib（须藤apt-get install python3-matplotlib）
资源
2022-12-30 14:16:41
383KB
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IEEE CEC，全称是IEEE Congress on Evolutionary Computation，可以翻译为，IEEE进化计算会议。自2005年开始，每年举办一次。IEEE CEC benchmarks，是主办方发布的标准测试算例（以下简称，CEC算例）。
CEC2014年及CEC2017年测试集，matlab版本；
该测试集是用于演化算法性能测试的基准函数，CEC2014的函数组成可参见CEC2014的介绍文档“Definitions of CEC2014 benchmark suite Part A”，调用方法可参照CEC2014 MATLAB示例代码。
2022-12-07 18:26:55
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