合并执行在MATLAB9升-1的最小化算法

资 源 简 介

合并执行在MATLAB9升-1的最小化算法

详 情 说 明

MATLAB中的最小化算法工具箱为稀疏信号恢复和优化问题提供了多样化的解决方案。该工具包整合了9种经典算法，均采用统一的参数接口（如收敛容差和停止准则），方便用户进行横向对比和基准测试。

主要算法可分为以下几类：基于贪婪策略的正交匹配追踪（OMP）、利用凸优化的原对偶内点法（PDIPA）、面向L1正则化的梯度投影法（L1LS）。同伦算法（Homotopy）通过路径跟踪实现连续优化，而迭代软阈值法（SpaRSA）和近端梯度法（FISTA）则擅长处理非光滑目标函数。

工具箱还包含现代优化框架：模板优化库TFOCS提供灵活的一阶方法，SesopPCD结合了共轭方向与预处理技术。两类拉格朗日乘子法——原始增强型（PALM）与双增强型（DALM）通过交替方向乘子思想提升收敛效率，其中快速版DALM_fast特别适合大规模问题。

这些算法在压缩感知、机器学习参数优化等场景中表现优异，统一的调用接口显著降低了算法比较和迁移学习的实现门槛。开发者可根据问题的稀疏性、维度及精度需求灵活选择求解器。