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本教材适用于本科运筹优化方向对凸优化系统学习的教师或学生使用，内容非常丰富，730页高清！

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A novel macroblock-tree algorithm for high-performance optimization of.pdf

包括优化并行数值计算的很多方法，比如负载均衡、内存访问等。还有些例子。

本资源 为台湾清华大学祁忠勇教授在大陆教授的凸优化课程，已经去过好多高校了，暑期专业选修课程，需要较为扎实的数学基础，如线性代数，微积分，矩阵论，复变函数等等

Python中的群智能（遗传算法，粒子群优化，模拟退火，蚁群算法，免疫算法，Python中的人工鱼群算法） 文档： : 文档： : 源代码： : 帮助我们改善scikit-opt 安装 pip install scikit-opt 对于当前的开发人员版本： git clone git@github.com:guofei9987/scikit-opt.git cd scikit-opt pip install . 特征 功能1：UDF UDF （用户定义的函数）现在可用！ 例如，您刚刚制定了一种新型的selection功能。 现在，您的selection功能如下所示： ->演示代码： # step1: define your own operator: def selection_tournament ( algorithm , tourn_size ): Fi

这份资料主要绍了基于数学优化的遥控赛车自动驾驶技术。利用车辆的动力学模型，通过基于后退地平线的控制器计算控制输入，其目标是在满足保持轨迹和避开对手要求的情况下最大限度地提高轨迹上的进度。提出了两种不同的控制公式。第一个控制器采用两层结构，由路径规划器和非线性模型预测控制器(NMPC)组成。第二控制器遵循轮廓控制的思想，将这两个任务结合在一个非线性优化问题中。利用线性化得到的线性齿形变化模型，在每个采样点建立凸二次规划形式的控制非线性规划的局部逼近。所得到的OPs具有典型的MPC结构，通过最近的结构挖掘求解器可以在毫秒范围内求解，这是整个控制方案实时可行性的关键。避障是由一种基于mcans或动态规划的高层走廊规划器实现的，该控制器根据当前对手的位置和轨道布局，对控制器进行凸约束。采用1:43比例的钢筋混凝土赛车，在超过3米/秒的速度下，在有饱和后轮力(漂移)的操作区域，对控制性能进行了实验研究。该算法在嵌入式计算平台上以50hz的采样率运行，证明了基于优化的自动驾驶方法的实时性和高性能。

自己编写的BFGS 优化算法，以及用于曲线拟合的范例，测试通过，结果和matlab非常近似。简单易用。