方程组优化求解 最小二乘法我已经用过了，但由于A矩阵的病态性太严重，效果不是太理想，所以查了一些资料后修正牛顿法更好些，但他的目标函数还是有些头疼的，不知该如何用？刚才楼上说变成满秩的矩阵方程，各种方法都能用是什么意思？修正牛顿法：function[x，val，k]=revisenm(fun，gfun，Hess，x0)%UNTITLED Summary of this function goes here%Detailed explanation goes here%功能：用修正牛顿法求解无约束问题：min f(x)%输入：x0是初始点，fun，gfun，Hess 分别是求%目标函数值，梯度，Hesse 阵的函数%输出：x，val分别是近似最优点和最优值，k是迭代次数.n=length(x0)；maxk=150；rho=0.55；sigma=0.4；tau=0.0；k=0；epsilon=1e-5；while(k)gk=feval(gfun，x0)；计算梯度muk=norm(gk)^(1+tau)；Gk=feval(Hess，x0)；计算Hesse阵Ak=Gk+muk*eye(n)；dk=-Ak\\gk；解方程组Gk*dk=-gk，计算搜索方向%dk=-Gk\\gk；if(norm(gk))，break；end%检验终止准则m=0；mk=0；while(m)%用Armijo搜索求步长if(feval(fun，x0+rho^m*dk)(fun，x0)+sigma*rho^m*gk'*dk)mk=m；break；endm=m+1；endx0=x0+rho^mk*dk；k=k+1；endx=x0；val=feval(fun，x)；
基于参数方程处理等式约束优化的粒子群算法是怎么样的 针对目前已有的粒子群优化算法求解有等式约束优化问题时对收敛速度和解的精度的影响，提出了一种新的基于参数方程的粒子群优化算法。它是粒子群在初始化和迭代进化过程中。
基于参数方程处理等式约束优化的粒子群算法？ 不管哪种PID，最后的目的都是为了自动在线优化PID这三个参数，所以你只要搞清楚粒子群优化的机理就可以了 2312323
