习得：典型优化算法软件介绍

大家好，向大家分享一些典型的优化算法软件。本文章的目标领域为：深度学习&机器学习的核心优化部分，最优化理论，广义上的算法。对于每一类优化问题，我们都有相应的求解算法以及一些流行的算法软件包。

• 功能：提供两种内点型方法和两种积极集（active set），可求解一般非凸非线性规划问题，非线性方程组，线性规划，二次（线性约束）规划问题，线性（非线性）最小二乘问题，混合整数规划问题以及无导数优化问题。

• 商业化软件，拥有大量的用户友善选项以及自动调试器。支持编程语言：C，FORTRAN，C++，C#，Java，MATLAB，R，Python等。

• 用户手册：搜索USER’S GUIDE FOR TOMLAB/KNITRO v6

• 功能：求解锥规划问题（半定矩阵锥，二次锥和非负象限中的一个或多个的乘积）。主要是实现的算法是一种原始-对偶内点算法。

• 功能：线性规划，二次锥规划，半定规划，二次规划等凸优化问题，和其他一些简单的优化问题（比如单纯形算法）。

• 功能：整数规划问题，非常大规模的线性规划问题（使用单纯形法或者内点法），凸和非凸二次规划问题，二次锥规划问题。提供交互式优化器可执行文件。

• 功能：线性规划，二次规划，二次约束规划，混合整数线性规划，混合整数二次规划，混合整数二次约束规划

• 功能：大规模非线性规划问题，主要实现了原始-对偶内点法，并使用滤波filter方法代替线搜索。

看个人使用情况，之后也许会更新相关的使用手册/指导。