RF优化问题分析和处理

优化与深度学习 优化与估计 尽管优化方法可以最小化深度学习中的损失函数值，但本质上优化方法达到的目标与深度学习的目标并不相同。 优化方法目标：训练集损失函数值 深度学习目标：测试集损失函数值（泛化性） %matplotlib inline import sys sys.path.append('/home/kesci/input') import d2lzh1981 as d2l from mpl_toolkits import mplot3d # 三维画图 import numpy as np def f(x): return x * np.cos(np.pi * x) def g(x):

出租车路径规划算法，蚁群算法寻优

【人工蜂鸟优化算法】基于人工蜂鸟优化算法求解单目标优化问题（AHA）含Matlab源码

ipopt优化问题求解器

使用非线性共轭梯度法求解优化问题，使用matlab编程求解，是最优化方向的基本代码

该算法通过分治策略解决大规模无约束黑盒优化问题。 它使用全局差分分组 (GDG) 将大量决策变量分解为较小的子组件，然后通过 CMS-ES 优化器优化每个子组件。

一种使用布尔运算来解决Sudoku的非常快速且简单的算法

matlab tsp问题代码旅行商问题（TSP） 旅行商问题是一个经典问题，用于说明实施数学编程算法来解决运输路线问题的好处。 具体而言，这种情况称为“分配问题” 。 分配问题是运输问题的一种特殊情况，运输问题认为出发地的数量等于目的地的数量（ m = n ），并且每个出发地的供应量为1个单位，每个目的地的供应量为1个单位。 1个单位的需求。 解决分配问题时，主要目标是针对许多活动优化资源数量，以使成本最小化。 在这种情况下，将比较两种方法： 分配问题放松 Dantzig，Fulkerson和Johnson消除约束（DFJ） 分配问题放松允许创建子游览，而DFJ算法约束子游览的创建，从而建立了问题的完整解决方案。 去做 优化，清理和重构Matlab代码 添加文件 使用Python进行翻译+重构+ CLI开发以进行用户集成

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真模型及运行结果