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智能优化方法及应用
《智能优化方法及应用》是2015年8月1日科学出版社出版的图书，作者是汤可宗、杨静宇。
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无功优化算法
录 1 常规优化算法 非线性规划法 线性规划法 混合整数规划法(MIP) 动态规划法 2 现代人工智能方法 遗传算法 人工神经网络及专家系统 禁忌搜索(Tabu)与模拟退火算法 模糊集理论(FS) 多智能体优化算法 3 电力系统无功优化计算的其他新型方法 1 常规优化算法 电力系统无功优化的常规优化算法主要有非线性规划、线性规划、混合整数规划及动态规划法等,这类算法是以目标函数和约束条件的一阶或二阶导数作为寻找最优解的主要信息。
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优化算法
Mini-batch 梯度下降法优化算法能让你的神经网络运行得更快。 之前我们所了解的向量化能让我们有效地对所有m个例子进行计算，允许 你处理整个训练集，而无需某个明确的公式 ，所以我们要把训练样本放到巨大的矩阵X当中去 一直到第X^(m)个训练样本，y也是如此 所以x的维数是(n_x,m)，y的维数是(1,m),向量化能让我们相对较快地处理所有m个样本，但如果m很大的话，处理速度仍然缓慢。在对整个训练 集执行梯度下降法时，我们必须处理
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优化方法
课程大纲 第 1 章 概论 1.1 最优化问题 第 2 章 线性规划 2.1 线性规划的基本概念 2.2 线性规划基本思想原理 2.3 单纯形方法 2.4 确定初始基本可行解的方法 2.5 线性规划的对偶问题 第 3 章 无约束优化 3.1 预备知识 3.2 一维搜索 3.3 多元函数的下降算法 3.4 拟牛顿法（变尺度法） 3.5 共轭方向法 3.6 直接搜索法 第 4 章 约束最优化方法
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智能优化算法及其应用
《智能优化算法及其应用》是2004年出版的图书，作者是王凌。该书主要介绍了一种以数学为基础，用于求解各种工程问题优化解的应用技术。
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浅谈“优化算法大分类”
根据是否使用目标函数“梯度”信息又可分为“连续优化算法”和“离散优化算法”。具体划分如下： 一、理论体系之内算法 这部分算法有比较完善地理论体系，可以从理论算解释算法收敛到哪里，收敛的速度怎么样。而且不管是离散优化还是连续优化，都可以写成目标+约束的统一数学模型。除此之外，对偶理论是该理论体系中的一大亮点，常常在理论推导和算法设计中扮演去足轻重的角色。1：连续优化算法这类算法用到了一个东西，那...
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全局最优化算法
AI辅助阅读下载下载2. 提出一个求解带箱子约束的一般多项式规划问题的全局最优化算法,该算法包含两个阶段,在第一个阶段,利用局部最优化算法找到一个局部最优解.在第二阶段,利用一个在单位球上致密的向量序列,将 . 详情>> 运筹学学报 2018年04期 一般多项式 向量序列 全局最优化 收敛性...
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