Rosenbrock函数Matlab代码局部最小化器的梯度最速下降法 该项目演示了如何找到该算法在任何维度（1、5、10、100、200、300）的函数的局部极小值。 代码实现 代码在 Matlab R2018b 中实现。 描述 此代码演示了 [-2,2] 区间的 5 维 Rosenbrock 函数的局部最小化。 此外，代码可用于任何维度的任何功能。 必须考虑的一点是分配初始值。 不同的初始值可能给出不同的局部极小值。 在这个问题中，我们希望找到一个多维函数的局部极小值。 这个项目中有四个脚本。 'gradient.m' 文件是取函数的梯度。 'func.m' 文件用于函数。 您可以更改函数并尝试找到任何函数的局部最小值。 'secantmethod.m' 是对 alpha 的一维搜索。 'mainscript.m' 结合其他文件和运行代码。 下面给出初始点。 x = [-1 1 -0.5 -0.7 -2] 执行 要运行此示例，只需在 Matlab 的命令行中编写 run mainscript.m 输出将如下所示 Minimum point of the function : x

黄金比例分割是把一条线段分割为两部分，使其中一部分与全长之比等于另一部分与这部分之比。其比值是一个无理数，取其前三位数字的近似值是0.618。

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算出一组数组中最大值次大值最小值次小值c程序，用于波形处理等场合

程序说明详细，适合matlab初学者 %Newton迭代法求解极小值点 0311 %===================================== %定义函数 disp '函数 f(x) 为:' syms x1 x2 f=(x1-2)^4+(x1-2)^2*x2^2+(x2+1)^2 disp '初始点的值：' x0=[1;1] %===================================== %求函数的梯度和海色阵 disp '函数f的梯度：' g=jacobian(f,[x1;x2]) disp '函数f的Hesse矩阵：' G=jacobian([g(1);g(2)],[x1,x2])

利用MATLAB计算任意二元函数的极小值的详细模板 请用pdf打开

用c#编写的一个简单的五子棋程序.人工智能采用贪心算法和极大极小值算法。程序中的注释很详尽

遗传算法求解函数极小值

遗传算法用的是matlab实现的，用该算法求得是函数的极小值，并且程序都是底层程序没有用到顶层的工具包，能够更好的理解遗传算法的基本思想。

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