基于无记忆BFGS拟牛顿法结构提出一个新的修正Liu-Storey(LS)非线性共轭梯度法(简称MLSCG算法)。在精确线搜索下MLSCG算法化归为标准的LS共轭梯度算法。MLSCG算法产生的搜索方向不依赖于线搜索准则而具有充分下降性。新方法在一个Armijo型线搜索下具有全局收敛性。数值试验表明：对于多数算例，新算法比PRP、HS、LS算法具有更好的计算结果。

在相机位姿估计的实际应用中，参考点的坐标数据不可避免地包含了测量误差，其量值大小通常不会完全一致，如果不区别测量误差直接进行相机位姿估计，将可能导致估计结果与真值相差甚远。为此，在广泛应用的正交迭代算法基础上，提出了相机位姿估计的加权正交迭代算法，该方法以加权共线误差为目标函数，根据像面重投影误差确定权重系数取值，优化相机位姿估计结果，具有精度高、稳健性好等优点，且满足全局收敛条件。数值仿真实验与风洞迎角实验的结果表明，本文算法更加有效，能够抑制不同程度测量误差对相机位姿估计结果的影响，所得结果明显优于正交迭代算法，具有较强的工程实用价值。

大数据-算法-非线性共轭梯度法的全局收敛性研究.pdf

快速迭代收缩阈值算法 参考 线性反问题的快速迭代收缩阈值算法 快速迭代收缩阈值算法（FISTA） 保留了的计算简单性，但是在理论上和实践上都证明了全局收敛速度明显更好。 成本函数 成本函数由数据保真度项1/2 * || A(x) - y ||_2^2 1/2 * || A(x) - y ||_2^2和l1正则项L * || X ||_1 L * || X ||_1 ，如下所示 (P1) arg min_x [ 1/2 * || A(x) - y ||_2^2 + L * || x ||_1 ]. 等效地， (P2) arg min_x [ 1/2 * || x - x_(k) ||_2^2 + L * || x ||_1 ], 在哪里， x_(k) = x_(k-1) - t_(k) * AT(A(x) - y) and t_(k) is step size. （

此免费代码用于混合 GWOCS 优化算法，该算法结合了 GWO 与 CS 的全局收敛能力。 我们在基准优化功能上对其进行了测试，发现GWOCS的性能优于单独的GWO。 该存储库包括： 混合 GWO CS 优化的完整代码