文件名称：Complex-Step-SPSA:一种仅使用噪声函数测量的使用复数值变量的随机优化算法
文件大小：59KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-06 23:59:12
Python
复杂步骤SPSA 一种仅使用噪声函数测量的使用复数值变量的随机优化算法 参考 使用复变量的改进SPSA及其在最佳控制问题中的应用[印刷中的ACC]王龙和詹姆斯·C·斯帕尔2021年5月25日至28日在美国路易斯安那州新奥尔良举行的美国控制会议论文集，印刷中。 使用带有复杂变量的改进型SPSA的无模型最优控制[CISS-印刷中]王龙，朱静怡和James C.Spall 2021年3月24日至26日，马里兰州巴尔的摩市信息科学与系统年度会议论文集，印刷中。
【文件预览】：
Complex-Step-SPSA-main
----figures()
--------Gaussian_signal_noise_p_10_loss_2021-03-14.pdf(28KB)
--------Gaussian_signal_noise_p_20_loss_2021-03-14.pdf(22KB)
----main_Gaussian_signal_noise.py(4KB)
----LICENSE(1KB)
----objectives()
--------Gaussian_signal_noise.py(6KB)
--------__pycache__()
--------lqr.py(4KB)
----algorithms()
--------cs_spsa.py(681B)
--------__pycache__()
--------spsa_online.py(721B)
--------grad_desc_algo.py(2KB)
--------spsa.py(2KB)
--------cs_spsa_online.py(704B)
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--------norm_error.py(709B)
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