速度计算。jl

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脧锚脧赂`速度图`通过交替循环外推算法加速映射到固定点的收敛，该算法还可以基于梯度函数执行多变量优化。

速度映射算法由 SpeedMappingOpt()

安装：OptimizationSpeedMapping。jl

要使用此软件包，请安装OptimizationSpeedMapping软件包:

import Pkg;
Pkg.add("OptimizationSpeedMapping");

全局优化器

无约束方程

中的方法https://github.com/NicolasL-S/SpeedMapping.jl[脧锚脧赂`速度图`]正在对没有约束方程的问题进行优化。下限和上限约束由 磅/磅 和 ub 在 优化问题 是可选的。

如果没有广告后端是通过定义 优化功能 梯度是通过 速度图的转发广告后端。

Rosenbrock函数可以使用 SpeedMappingOpt() 有和没有约束如下:

using Optimization, OptimizationSpeedMapping
rosenbrock(x, p) = (p[1] - x[1])^2 + p[2] &ast; (x[2] - x[1]^2)^2
x0 = zeros(2)
p = [1.0, 100.0]
f = OptimizationFunction(rosenbrock, Optimization.AutoForwardDiff())
prob = OptimizationProblem(f, x0, p)
sol = solve(prob, SpeedMappingOpt())

prob = OptimizationProblem(f, x0, p; lb = [0.0, 0.0], ub = [1.0, 1.0])
sol = solve(prob, SpeedMappingOpt())

retcode: Success
u: 2-element Vector{Float64}:
 0.9999999976241352
 0.9999999952387632