说明：香蕉函数牛顿法求解最小值，Armjo线搜索。
说明：微分方程组数值解方法，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，isodata 迭代自组织的数据分析，有CDF三角函数曲线/三维曲线图，使用matlab实现智能预测控制算法，采用偏最小二乘法。
说明：遗传算法的应用实例，包括一维函数最小值和多维优化bp神经网络。非常适合初学者。
说明：梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函...
说明：matlab BP神经网络遗传算法优化，局部最优解 2. fitness.m为输入自变量优化适应度子函数。 3. de_code.m为输入自变量优化编解码子函数。 4. gabpEval.m为BP网络权值和阈值优化适应度子函数。 5. gadecod.m为BP网络权值和阈值优化编解...
说明：一般来说，桁架设计问题在元启发式的文献中非常流行。其目的是设计一个重量最小，不违反约束的桁架。桁架设计中最重要的问题是约束，包括应力、挠度和屈曲约束。显示此问题的结构参数。
说明：应用背景遗传算法是根据自然界生物染色体进化的数学模型。首先对种群进行初始化，对每个个体计算适应度，生产下一代。如果生成的种群达不到优化的终止条件，则按照适应度选择优良个体、父代进行交叉或变异，生成子代，然后用子代取代父代，再生成下一个子代。循环执行这一过程，直到满足优化终止条件为止。在遗传算法寻优过...
说明：粒子群算法很好的案例，各种典型无约束函数的极值寻优；Griewank函数、Rastrigrin函数、Schaffer函数、Ackley函数、Rosenbrock函数等，以及有约束的目标函数求最优值
说明：模式搜索（也称为直接搜索、无导数搜索或黑盒搜索）是一类不需要梯度的数值优化方法。因此，它可以用于不连续或不可微的函数。其中一种模式搜索方法是“收敛”（见下文），它基于正基理论。优化试图在多维可能性分析空间中找到最佳匹配（具有最低错误值的解决方案）。