MATLAB实现基于AdaDelta优化梯度下降算法的MGDB测试平台

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现了AdaDelta优化梯度下降算法，并构建了MGDB多图数据库测试平台，通过对比实验评估算法在收敛速度和精度方面的性能表现。

详 情 说 明

基于AdaDelta优化梯度下降算法的MGDB测试平台

项目介绍

本项目实现了一种基于AdaDelta优化算法的梯度下降优化器，并提供了基于MGDB（Multi-Graph-Based Database）的算法性能测试平台。通过自适应学习率调整机制，AdaDelta算法能够有效提升梯度下降过程的收敛速度和稳定性。本平台支持多维数据集的优化测试，可生成详细的性能分析报告和可视化结果。

功能特性

• 自适应优化算法：实现AdaDelta优化算法，自动调整学习率，减少超参数调优需求
• 多格式数据支持：支持.mat和.txt格式的多维测试数据集输入
• 灵活函数定义：支持内置测试函数和用户自定义目标函数
• 全面性能评估：提供收敛曲线、精度比较、运行时间等多维度性能指标
• MGDB集成：可选MGDB数据库连接，支持大规模数据的高效处理与分析
• 详细输出记录：生成优化过程可视化图表、性能对比报告及详细数据文件

使用方法

数据准备

1. 准备测试数据集（.mat或.txt格式）
2. 如使用MGDB数据库，配置相应的连接参数

参数设置

• 设置目标函数（选择内置函数或提供自定义函数句柄）
• 配置算法超参数：基础学习率、衰减因子、收敛阈值等
• 指定优化维度、迭代次数等运行参数

运行优化

执行主程序开始优化过程，系统将自动：

• 加载输入数据和配置参数
• 执行AdaDelta优化算法
• 记录优化过程数据
• 生成性能分析结果

结果分析

查看输出的：

• 优化过程收敛曲线图
• 算法性能对比报告
• 最优解及函数值
• 运行时间统计
• 详细数据记录文件（.mat格式）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 如需MGDB功能，需配置相应的数据库连接环境
• 推荐内存：8GB以上（处理大规模数据时建议16GB）
• 磁盘空间：至少1GB可用空间用于存储输出文件

文件说明

main.m文件作为项目的核心入口，实现了平台的主要功能流程，包括：完成算法参数的初始化与验证，协调数据输入输出的完整处理链路，执行AdaDelta优化算法的核心迭代过程，管理MGDB数据库的可选连接与交互操作，生成各类性能分析图表与数据报告，以及控制整个优化测试流程的时序逻辑。