粒子群算法的思想源于对鸟/鱼群捕食行为的研究，模拟鸟集群飞行觅食的行为，鸟之间通过集体的协作使群体达到最优目的，是一种基于Swarm Intelligence的优化方法。它没有遗传算法的“交叉”( ...

　　正态分布变换（NDT）算法是一个配准算法，它应用于三维点的统计模型，使用标准最优化技术来确定两个点云间的最优的匹配，因为其在配准过程中不利用对应点的特征计算和匹配，所以时间比其他方法快。下面的公式 ...

Recursive Least Square(RLS) 最小二乘算法(Least Square)解决的问题是一个多元线性拟合问题: \(\{a_1,a_2,a_3,...,a_n,b\}\), 其 ...

　　遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法。最优化问题的目标函数和约束条件种类繁多，有的是线性的，有的是非线性的；有的是连续的，有的是离散的；有的是单峰值 ...

选择算子很多，本文先做个简单汇总，等应用时再自行研究 轮盘赌选择（roulette wheel selection） 锦标赛选择（tournament selection） 随机遍历抽样（st ...

　　黄金分割法以为搜索法源程序： 　　最速下降法源代码： 　　测试如下： ...

算法简介 粒子群算法，Particle Swarm optimization，简称PSO，是由Eberhart博士和kennedy博士发明的一种启发式算法， 其思想来源于 群体间互相协作和信息共享 ...

思路：线搜索最优化算法，一般是先确定迭代方向（下降方向），然后确定迭代步长； 信赖域方法直接求得迭代位移； 算法分析 第\(k\)次迭代，确定迭代位移的问题为(信赖域子问题)： \[min ...

首先了解一下达尔文进化论：人类在繁衍过程中，通过交配产生基因重组和变异，从而产生更好的个体，也可能是更差的个体， 每一代人接受大自然的考验，优胜略汰，适应能力强的被保存下来，差的被淘汰，使得人类对环 ...

特点：具有超线性收敛速度，只需要计算梯度，避免计算二阶导数 算法步骤 \(step0:\) 给定初始值\(x_0\),容许误差\(\epsilon\) \(step1:\) 计算梯度\(g_k= ...