相关性矩阵问题的ADMM算法实现。 ADMM 是交替方向乘子算法, 英文全称是 Alternating Direction Method of Multipliers，本代码文件利用ADMM算法求解了统计中的相关性矩阵问题。更多信息可见http://maths.nju.edu.cn/~hebma/index

一阶梯度法 a. Steepest descendent Sk = -gk/|gk| direction gradient 知道了方向，如何确定步长呢？ 最常用的是先选择任意步长l，然后在计算中调节 用体系的能量作为外界衡量标准，能量升高了则逐步减小步长。 robust, but slow 最速下降法

都是分离出来的子函数，可以对一个优化问题用多种函数进行测试，比较结果

将该软件包嵌入MATLAB中即可用于求解优化问题（数值解）！

协方差矩阵自适应进化策略Matlab源代码

最优化技术包括两个方面的内容： 1.建立数学模型 即用数学语言来描述最优化问题。模型中的数学关系式反映了最优化问题所要达到的目标和各种约束条件。 2.数学求解 利用matlab的优化工具箱，可求解线性规划 非线性规划以及多目标线性规划等问题

MATLAB解决数学建模中的优化问题，通俗易懂，学习性强！

matlab优化工具箱的使用方法，有利于初学者的学习

对一维和二维的粒子群算法进行了简单示例，其中cost_dim1和cost_dim2分别为一维和二维的代价函数，PSO_dim1和PSO_dim2则是一维和二维的粒子群算法主函数。

本书全面而系统地介绍了MATLAB 算法和案例应用，涉及面广，从基本操作到高级算法应用，几乎 涵盖MATLAB 算法的所有重要知识。本书结合算法理论和流程，通过大量案例，详解算法代码，解决具 体的工程案例，让读者更加深入地学习和掌握各种算法在不同案例中的应用。 本书共32 章。涵盖的内容有MATLAB 基础知识、GUI 应用及数值分析、MATALB 工程应用实例、 GM 应用分析、PLS 应用分析、ES 应用分析、MARKOV 应用分析、AHP 应用分析、DWRR 应用分析、 模糊逼近算法、模糊RBF 网络、基于FCEM 的TRIZ 评价、基于PSO 的寻优计算、基于PSO 的机构优 化、基本PSO 的改进策略、基于GA 的寻优计算、基于GA 的TSP 求解、基于Hopfield 的TSP 求解、基 于ACO 的TSP 求解、基于SA 的PSO 算法、基于kalman 的PID 控制、基于SOA 的寻优计算、基于Bayes 的数据预测、基于SOA 的PID 参数整定、基于BP 的人脸方向预测、基于Hopfield 的数字识别、基于 DEA 的投入产出分析、基于BP 的数据分类、基于SOM 的数据分类、基于人工免疫PSO 的聚类算法、 模糊聚类分析和基于GA_BP 的抗糖化活性研究。 本书适合所有想全面学习MATALB 优化算法的人员阅读，也适合各种使用MATALB 进行开发的工 程技术人员阅读。对于相关高校的教学与研究，本书也是不可或缺的参考书。另外，对于MATLAB 爱好 者，本书也对网络上讨论的大部分疑难问题给出了解答，值得一读。