基于利希滕贝格优化算法求解单目标问题

最新推荐文章于 2025-12-19 15:31:04 发布
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文章标签： 算法 人工智能 机器学习 Matlab
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本文介绍了如何利用L-BFGS优化算法解决无约束优化问题，该算法基于拟牛顿法，通过维护近似的Hessian矩阵来指导搜索。提供了Matlab实现L-BFGS的源代码，可用于一般单目标问题的求解，包括调整参数如最大迭代次数和收敛判据。

基于利希滕贝格优化算法求解单目标问题

利希滕贝格优化算法（L-BFGS）是一种用于求解无约束优化问题的迭代算法。它是由利普西茨和贝尔格于1983年提出的，并且在数值优化领域得到广泛应用。本文将介绍如何使用Matlab实现L-BFGS算法来解决单目标问题。

L-BFGS算法的核心思想是利用函数值和梯度信息来逐步逼近最优解。它基于拟牛顿法的思想，通过维护一个近似的Hessian矩阵来指导搜索方向和步长。相比于传统的梯度下降算法，L-BFGS在某些情况下能够更快地收敛到最优解。

以下是使用Matlab实现L-BFGS算法求解单目标问题的源代码：

function [x_opt, f_opt] = lbfgs_solver(f, x0)
    % 参数设置
    max_iter
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【优化算法】多目标利希滕贝格算法（MOLA）【含Matlab源码 1434期】
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10-23 941
1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）[M].电子工业出版社，2016.[2]张岩,吴水根.MATLAB优化算法源代码[M].清华大学出版社，2017.），扫描上面二维码，付费29.9元订阅海神之光博客。简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除。点击上面蓝色字体，直接付费下载，即可。，凭支付凭证，私信博主，可免费获得。份本博客上传优快云资源代码（为订阅日起，三天内有效）；
多目标优化的利希滕贝格算法及其在Matlab中的实现
network_web569的博客
09-22 329
在多目标优化问题中，利希滕贝格算法的思想可以通过一种称为"逐步优化"的策略来实现。该策略的基本思想是，将多个目标函数逐个进行最小化，并将上一次优化的结果作为下一次优化的初始值。然而，在某些情况下，我们需要解决的不仅是一个最小化问题，而是多个相互关联的目标函数的最小化问题。本文介绍了利希滕贝格算法在多目标优化问题中的应用，并提供了在Matlab中实现该算法的示例代码。在本例中，我们定义了两个目标函数，分别为x的平方和以及(x-1)的平方与x的平方之和。在上述示例代码中，我们首先定义了一个多目标函数。
利希滕贝格算法（LA）：这是一种新颖的全局优化算法，称为利希滕贝格算法（LA）-matlab开发
05-28
这是一种受Lichtenberg图形图案启发的新颖的全局优化算法，称为Lichtenberg算法（LA）。 实际问题可能是多峰，非线性和不连续的，并且可能无法通过依赖于梯度的经典分析方法来最小化。 在这种情况下，有一些受自然现象启发的元启发式算法可以优化实际问题。 对于给定类型的问题，没有最坏或最好的算法，但是效率更高。 因此，受径向云内闪电和利希滕贝格图形的物理现象启发，创建了一种前所未有的元启发式算法，成功利用了分形能力，并且它与文献中的许多方法不同，因为它是由基于搜索的方法组成的混合算法。人口和轨迹。 对于无约束优化和带有线性和非线性约束的实际问题，LA都是强大的优化工具。
多目标优化算法（matlab） Lichtenberg 算法 (MOLA)
04-15
受闪电和 Lichtenberg 图形启发的受限多目标优化器 多目标 Lichtenberg 算法 (MOLA)(MULTI-OBJECTIVE LICHTENBERG ALGORITHM (MOLA)).zip 佩雷拉，JLJ 等人。多目标 Lichtenberg 算法：用于解决工程问题的基于混合物理的元启发式算法。具有应用程序的专家系统，2021 年。https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.115939
【利希滕贝格算法】基于利希滕贝格算法求解多目标优化问题含Matlab源码
qq_59747472的博客
03-11 569
1 简介 Optimization is an essential tool to minimize or maximize functions, obtaining optimal results on costs, mass, energy, gains, among others. Actual problems may be multimodal, nonlinear, and discontinuous and may not be minimized by classical analytic
智能优化算法-利希滕贝格算法Lichtenberg Optimization Algorithm(附Matlab代码)
weixin_44028734的博客
07-06 460
利希滕贝格算法Lichtenberg Optimization Algorithm于2020年发表的一种新颖的全局优化算法，灵感来自 利希滕贝格图形模式。实际问题可能是多模态的、非线性的和不连续的，并且可能无法通过依赖于梯度的经典分析方法最小化。在这种情况下，有受自然现象启发的元启发式算法来优化实际问题。没有最好或最差的算法，但对于给定类型的问题更有效。因此，一个前所未有的启发元启发式算法创建了物理现象。
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【优化求解】基于利希滕贝格优化算法求解单目标问题.zip
10-20
《优化求解：基于利希滕贝格优化算法求解单目标问题》 在现代科学与工程领域，优化问题无处不在，从经济学中的资源配置到机器学习中的参数调优，都离不开高效的优化算法。利希滕贝格优化算法，又称为利希滕贝格线性...
【优化求解】基于利希滕贝格优化算法求解单目标问题.pdf
09-24
"基于利希滕贝格优化算法的单目标问题求解" 本文旨在介绍基于利希滕贝格优化算法（Lichtenberg Optimization Algorithm，LA）的应用于单目标问题的求解。优化问题是指寻找某个函数的最小值或最大值，以获得成本、...
【优化求解】基于利希滕贝格优化算法LA求解单目标问题matlab源码.pdf
09-24
【优化求解】基于利希滕贝格优化算法LA求解单目标问题的MATLAB源码分析 在现代工程和科学计算中，优化是至关重要的工具，它用于最小化或最大化函数，以达到最佳的成本、质量、能量或收益。然而，实际问题往往具有多...
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【优化求解】基于利希滕贝格优化LOA算法求解单目标问题matlab源码.pdf
09-24
【优化求解】基于利希滕贝格优化LOA算法求解单目标问题matlab源码 优化是解决工程和科学问题的关键技术，用于最小化或最大化函数，以获得成本、质量、能量、收益等方面的最优结果。在实际问题中，可能会遇到多模态...
多目标优化算法：多目标利希滕贝格算法（Multi-objective lichtenberg algorithm，MOLA）
IT猿手
07-26 1533
多目标利希滕贝格算法（Multi-objectivelichtenbergalgorithm，MOLA）由Joao˜LuizJunhoPereira等人于2022年提出。
【优化算法】多目标利希滕贝格算法（MOLA）【含Matlab源码 1434期】.zip
11-06
完整代码，可直接运行
多目标应用：多目标利希滕贝格算法MOLA求解5个工程应用（提供MATLAB代码）
IT猿手
05-20 1200
一、算法简介 多目标利希滕贝格算法（Multi-objective lichtenberg algorithm，MOLA）由Joao Luiz Junho Pereira等人于2022年提出。 二、算法原理 MOLA算法描述如下： 三、数值实验 将MOLA用于求解以下5个问题： 3.1盘式制动器设计（Disk brake design problem） 解盘式制动器设计（Disk brake design problem）详情 3.2杆桁架问题（4-bar truss problem） 杆桁架问题（4
【优化求解】基于利希滕贝格优化算法（LOA）求解单目标问题matlab源码
Matlab_dashi的博客
09-22 488
1 算法介绍 Optimization is an essential tool to minimize or maximize functions, obtaining optimal results on costs, mass, energy, gains, among others. Actual problems may be multimodal, nonlinear, and discontinuous and may not be minimized by classical anal..
基于利希滕贝格优化算法的单目标问题优化求解-源码分享
与其临渊羡鱼,不如退而结网
05-20 175
首先简单介绍一下该算法的实现思路。其简易版又叫Limited Memory BFGS（L-BFGS），它在梯度下降方向估计上采用了有限内存方法，从而避免了其它BFGS算法中需要完整存储储存每个梯度和步长的内存问题，进而大幅节省了内存使用量。在本文中，我们将介绍如何使用该算法来求解单目标问题，并提供一份基于Matlab语言的源代码分享。通过该代码，我们可以更好的理解该算法，并在实际应用中更加灵活的调整参数以达到更好的效果。接下来是本文的重头戏：基于利希滕贝格优化算法的单目标问题求解Matlab源代码分享。
优化算法（一）：牛顿法与拟牛顿法
snowdroptulip的博客
04-27 2311
机器学习算法中经常碰到非线性优化问题，如 Sparse Filtering 算法，其主要工作在于求解一个非线性极小化问题。在具体实现中，大多调用的是成熟的软件包做支撑，其中最常用的一个算法是 L-BFGS。为了解这个算法的数学机理，这几天做了一些调研，现把学习过程中理解的一些东西整理出来。 拟牛顿法（Quasi-Newton Methods）是求解非线性优化问题最有效的方法之一，在20世纪50年...
智驾空间智能、物理智能、世界模型相关的最新论文和开源算法链接
Bonaventure的博客
12-16 939
这些资源涵盖了2025年自动驾驶领域的前沿研究，从空间推理到物理建模和世界模拟，提供了丰富的开源工具和理论框架。建议用户通过链接深入探索论文和代码，以应用于实际项目或进一步研究。如果您需要更详细的解读或特定应用建议，请随时补充信息！
(leetcode) 力扣100 15轮转数组（环状替代）
qq_62235017的博客
12-18 578
我们利用这个过程，首先计算需要多少个从起点走回起点的圈数（count，为数组长度与步数的最大公约数，具体推推导后面会给），然后再遍历每一圈，通过创建一个临时变量（current,next，类似于指针的作用），来存储需要移动的变量将其移动到下一个位置，而下一个位置变为信的需移动变量，直到走完当前圈数。我们可以把数组想象一个圆圈，如果我们每次固定步数前进，肯定会在有限圈数回到出发点，这个过程中，有可能会遍历完数组所有数，有可能遍历有限数。这句话的意思是：在这个游戏中，你启动一次任务，只能覆盖到。
【算法笔记】AC自动机
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u012559967的专栏
12-19 500
AC自动机: AC自动机是一种高效的多模式字符串匹配算法，它巧妙地将 Trie树的字典结构与 KMP算法的失配指针思想相结合，能同时在一段文本中查找多个模式串的所有出现位置，广泛应用于敏感词过滤、生物信息学序列分析等领域。在字符串匹配领域，我们会遇到两类问题：单模式匹配：给定一个文本字符串和一个模式字符串，判断模式字符串是否出现在文本字符串中。《【算法笔记】KMP算法》多模式匹配：给定一个文本字符串和多个模式字符串，判断所有模式字符串是否出现在文本字符串中。解决方案：AC自动机算法。
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