DE-迭代安排

DE-迭代法是一种优化算法，它通过将目标函数分解为多个子问题来寻找最优解。这种方法的主要优点是可以处理非线性、非凸和离散优化问题。在每次迭代中，DE-迭代法会更新当前解，并计算其梯度和Hessian矩阵。然后，它会使用这些信息来更新搜索方向，并沿着该方向移动到下一个更好的解。DE-迭代法通常需要较少的迭代次数来找到全局最优解，并且可以在大规模问题上表现出良好的性能。因此，它被广泛应用于机器学习、数据挖掘和其他领域中的优化问题。