天鹰座优化器（AO）是2021年提出的新的群智能优化算法。代码包含20多个测试函数。官网下载的matlab源码，亲测可用。

nn束 多层感知器和三个优化器的实现：具有NAG的随机梯度下降，具有标准标准近邻束方法和 安装 首先，您需要克隆此存储库： $ git clone https://github.com/vdecaro/nn-bundle $ cd nn-bundle 使用此存储库需要安装conda 。 需要使用python3.7的新环境： $ conda create -n yourenvname python=3.7 $ conda activate yourenvname 下一步是包括将Gurobi安装到您的环境中的渠道： $ conda config --add channels http://conda.anaconda.org/gurobi 现在，您只需启动以下命令即可将所需的软件包安装到您的环境中： $ conda install --file requirements.txt

这项工作提出了一种新的仿生优化算法，称为 Rat Swarm Optimizer (RSO)，用于解决具有挑战性的优化问题。 这个优化器的主要灵感来自自然界中老鼠的追逐和攻击行为。 本文在一组 38 个测试问题上对这些行为和基准进行数学建模，以确保其适用于搜索空间的不同区域。 将RSO算法与八种著名的优化算法进行比较，以验证其性能。 然后将其用于六个现实生活中受约束的工程设计问题。 还研究了收敛性和计算分析，以测试所提出算法的探索，开发和局部最优避免。 实验结果表明，与其他著名的优化算法相比，所提出的 RSO 算法在解决现实世界的优化问题方面非常有效。 这是论文的源代码：Gaurav Dhiman 等。 “全局优化的新算法：Rat Swarm Optimizer”环境智能与人性化计算杂志，Springer https://link.springer.com/article/10.100

这是Gurobi的参考资料，包括计算原理，数值稳定分析，线性规划、二次规划和混合整数规划（MIPs）等。

耦合矩阵优化器是一个简单但功能强大的 GUI，允许微波滤波器设计人员优化耦合矩阵（代表耦合谐振器滤波器）。 特别指出的是获得不存在正式合成程序的耦合方案，以及从滤波结构的 EM 模拟中提取等效网络表示。 定义CM中的节点数、滤波器中心频率和带宽。 然后，只需单击它们即可选择要优化的矩阵单元格。 为您的过滤器和您希望强制执行的任何平等设置目标。 最后，让 Matlab 的优化工具箱调整耦合矩阵，直到它提供您想要的结果。 支持具有多个端口（包括多路复用器）和/或非谐振节点（NRN）的网络。 包括几个例子作为参考。

matlab代码粒子群算法合作PSO-LA 基于学习自动机（CPSOLA）算法和Matlab的协同粒子群优化算法的Matlab代码。 抽象的 本文提出了一种基于群体协同行为和自动机学习能力的粒子群优化（PSO）技术。 这种方法称为基于学习自动机的合作粒子群优化（CPSOLA）。 CPSOLA算法使用三层协作：群内，群内和群间。 CPSOLA中有两个活跃的种群。 在主要种群中，粒子被放置在所有群体中，每个群体都包含搜索空间的多个维度。 此外，CPSOLA中还有一个二级人口，使用的是常规PSO的更新格式。 在合作的上层，嵌入式学习自动机（LA）负责决定是否在人群之间进行合作。 在五个基准功能上组织了实验，结果显示了CPSOLA的显着性能和鲁棒性，群体的协作行为以及成功的种群自适应控制。 参考 [1] Mohammad Hasanzadeh，Mohammad Reza Meybodi和Mohammad Mehdi Ebadzadeh，“”，在2012年第20届伊朗电气工程大会（ICEE）上，2012年，第656至661页。 [2] Mohammad Hasanzadeh，Mohammad R

PyTorch最小化 的包装，使其成为PyTorch优化器，在PyTorch中实现共轭梯度，BFGS，l-BFGS，SLSQP，牛顿共轭梯度，信任区域方法等。 警告：尽管（仅此而已）足够小以至于易于阅读，但它只是一个概念证明，并不一定是可靠的。 快速开始 安装 依存关系： pytorch scipy 以下安装过程将不会检查它们是否已安装。 这个软件包可以直接从Github用pip安装： python -m pip install git+https://github.com/gngdb/pytorch-minimize.git 或通过克隆存储库然后安装： git clone https://github.com/gngdb/pytorch-minimize.git cd pytorch-minimize python -m pip install . 使用优化器 优化器类是

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