优化方法代码课程

这篇文章介绍了多种优化matlab作业代码的方法，包括变尺度法、方向加速法、步长加速公轭梯度法等。所有这些方法都提供了用户友好的界面，适用于matlab程序。

优化Matlab代码的向量化方法，利用向量操作提高代码执行效率。通过减少循环和增加矩阵运算，优化算法的速度和性能。

在数据预处理的过程中，我们可以采取一些优化措施，以提升处理效率和结果质量。

这个存储库包含了MATLAB 2014a中多种数值优化方法的实现，涵盖了单变量和多元优化的多种技术。代码实现了分牛顿法、割线法、黄金分割搜索等非平滑和平滑优化方法，适用于广泛的数学和工程应用。

cht_Duke_courses: Duke课程代码集合 这是一个 Duke 课程相关代码的集合，包含以下课程： ECE551 数据结构和算法: 包含一些编码学习资料。 ECE581 随机信号和过程: 包含使用 Matlab 绘制的 ROC 曲线，以及 Oppenheim 关于 MMSE 的重要说明。 ECE587 信息论: 包含一个使用 Python 实现的简单算法项目（该项目将放置在另一个存储库中）。 ECE590 ALG: 包含一些算法家庭作业解决方案。 ECE590 NLP: 包含项目海报和报告。 ECE564 iOS: 链接到实际代码仓库。 ECE 563 云计算: 包含课程幻灯片和最终报告。 ECE590 图像处理: 包含精选的报告。 ECE 650: 作业答案将稍后添加。 持续更新中...

除了数学规划方法之外，双层优化问题还可以采用智能优化算法进行求解。一般情况下，上层优化采用智能优化算法，而下层优化则使用传统的数学规划方法；另一种方法是在双层优化的两个层次均采用智能优化算法。将详细介绍这些方法，并以线性双层优化问题为例进行说明。本资源包括三个部分：1. 基础粒子群算法的Matlab代码；2. 带约束优化问题的粒子群算法Matlab代码；3. 双层优化问题的粒子群算法Matlab代码。智能优化算法存在全局最优解难以保证的问题，尤其是面对复杂目标函数时表现更加不稳定。尽管如此，随着各种改进和算法的发展，智能优化算法在处理复杂非线性条件下仍具备一定的应用潜力。

matlab的egde源代码小矿工minorminer是用于优化次要嵌入的启发式工具：给定次要和目标图，它试图找到将未成年嵌入到目标中的映射。主要效用函数find_embedding()是[1]中描述的启发式算法的实现。它接受各种可选参数，用于调整算法执行或约束给定问题。该实现与调整后的不可配置实现具有同等性能，同时为用户提供了挂钩，可以将代码用作研究的基本构建块。[1] Python安装建议将预编译轮发布到pypi的平台安装pip。还提供了源代码分发。pip install minorminer要从此存储库安装，请运行setuptools脚本。pip install -r requirements.txt python setup.py install # optionally, run the tests to check your build pip install -r tests/requirements.txt python -m nose . --exe例子from minorminer import find_embedding #

创建了要在我的数值分析课程的实验9中使用的matlab/octave代码。这是关于使用欧拉方法求解微分方程的数值方法的练习。文件ex9.m是主文件，包含执行此练习的详细信息。

吴恩达机器学习编程作业（MATLAB实现） 林轩田机器学习基石课程编程作业（MATLAB实现） 吴恩达机器学习编程作业： 作业一Q15-17 作业一Q18-20 作业二Q16-18 作业二Q19-20 林轩田机器学习基石课程编程作业： 作业三Q7-10 作业三Q13-15 作业三Q18-20 作业四Q13-20