最优化理论的经典书籍。

很不错的有关机器学习的英文资料。适合初学者去学习。 我也是用这个东西慢慢先入门的。

simp3D论文An efficient 3D topology optimization code written inMatlab+ 程序+STL文件生成MATLAB程序

大规模优化问题出现在各个领域。 将大规模问题分解为与变量交互有关的小规模子问题并进行协作优化是优化算法中的关键步骤。 为了探索变量交互并执行问题分解任务，我们开发了两阶段的变量交互重建算法。 提出了一种学习模型，以探索部分可变相互作用作为先验知识。 提出了一种边缘化降噪模型，以使用先验知识构造整体变量交互作用，利用该知识将问题分解为小规模模块。 为了优化子问题并缓解过早收敛，我们提出了一种协作式分层粒子群优化框架，在该框架中，设计了应急领导，交互认知和自我导向开发的算子。 最后，我们进行理论分析以进一步理解所提出的算法。 分析表明，如果正确分解问题，该算法可以保证收敛到全局最优解。 实验是在C

the solutions of convex optimization by stephen boyd Boyd 凸优化课后答案

凸优化答案

提出了一种用于全局优化的基于动态聚类的差分进化算法（CDE），以提高差分进化（DE）算法的性能。 随着人口的发展，CDE算法逐渐从早期探索有希望的领域转变为在后期探索具有高精度的解决方案。 对28个基准问题（包括13个高维函数）进行的实验表明，该新方法能够有效地找到接近最优的解。 与其他现有算法相比，CDE以更少的计算量提高了解决方案的准确性。

Anatase TiO2 film with 3D network nanoporous structure consisted of 1D nanowires is obtained on SnO2:F (FTO) glass substrate by in-situ hydrothermal synthesis and applied in mesoporous perovskite (CH3NH3PbI3) solar cell. A thin Ti film is deposited on FTO substrate by magnetron sputtering before the

Feature Optimization of Speech Emotion Recognition

This paper takes the p-adic representation of integers as the research object to realize the distance measurement of integers in the p-adic metric space. The authors firstly apply the Euclidean algorithm to infer the coefficients of a positive integer in polynomial representation, whose corresponding negative integer can be obtained with the help of the similar solution method of binary complement; secondly, the coefficients are respectively mapped into from mod p to mod the n-th power of p laye