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op
- 利用Newton法，分别采用回溯直线搜索与一种精确直线搜索求解含等式约束的最优化问题-Using the Newton method, we use the backtracking rectilinear search and a precise linear search to solve the optimization problem with equality constraints
Quasi-newton-method
- 讨论了二维变系数抛物型方程的参数识别反问题，将其归为最优化问题，指定待定参数的函数类形式，用拟牛顿法来演化待求参数的最优估计值，并将该方法运用于线性扩散方程和具有分段函数系数的二维抛物型方程的参数识别反问题的数值模拟中，数值结果表明拟牛顿法是有效的和可行的。-Discuss parameter identification dimensional variable coefficient parabolic equation inverse problem, which was classifi
l1_ls_nonneg
- 最优化问题求解，l1-ls 范数求解matlab程序包.-Optimization problem solving, l1-ls norm solving matlab package.
subgradient optimization
- 在最优化问题中，运用拉格朗日松弛时为了解决其对偶问题，可以使用次梯度方法进行求解拉格朗日乘子。(Lagrangean relaxation, a technique of quite general applicability, is studied in the particular context of the optimization problem with arbitrary additional constraints. To solve the Lagrangian dual, w
遗传算法
- 遗传算法是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。遗传算法通常实现方式为一种计算机模拟。对于一个最优化问题，一定数量的候选解（称为个体）的抽象表示（称为染色体）的种群向更好的解进化。传统上，解用二进制表示（即0和1的串），但也可以用其他表示方法。进化从完全随机个体的种群开始，之后一代一代发生。在每一代中，整个种群的适应度被评价，从当前种群中随机地选择多个个体（基于它们的适应度），通过
minimize
- 共轭梯度法求解无约束的最优化问题，该方代码利用Matlab实现。(Conjugate gradient method for unconstrained optimization problems, the square code using Matlab implementation.)
基于遗传算法的 TSP 算法
- tsp问题（全称：TravellingSalesmanProblem），又称为旅行商问题、货郎担问题、TSP问题，是一个多局部最优的最优化问题，遗传算法是一种基于种群演变一种优化的算法，在此基础上的优化程序会自动寻找出最短路(TSP (full name: TravellingSalesmanProblem), also known as the traveling salesman problem, traveling salesman problem, but TSP problem is
多种群遗传算法的函数优化算法
- 多种群遗传算法的函数优化算法，可以实现基于多种群遗传算法的函数最优化问题(Multi population genetic algorithm function optimization algorithm, can be achieved based on multiple population genetic algorithm function optimization problem)
jinsisuanfa&mimaxue
- 计算理论导引第二版，近似算法（多项式时间的最优化问题、最小顶点覆盖（VERTEX-COVER）近似算法）、密码学（密钥、公钥密码系统）(Computational theory leads the second edition, approximation algorithms (polynomial time optimization problems, minimal vertex covering (VERTEX-COVER) approximation algorithms), cryp
Optimization
- 针对最优化问题的Matlab 的几个程序(Several procedures of Matlab for optimization problems)
SimpleGA-master
- 遗传算法是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。遗传算法通常实现方式为一种计算机模拟。对于一个最优化问题，一定数量的候选解（称为个体）的抽象表示（称为染色体）的种群向更好的解进化。(Genetic algorithm is a kind of evolutionary algorithm which is used to solve the optimal search algor
布谷鸟算法
- 布谷鸟搜索算法[CuckooSearch(CS)],也叫杜鹃搜索,是由剑桥大学Xin-SheYang(杨新社)教授和S.Deb于2009年提出的一种新兴启发算法CS算法通过模拟某些种属布谷鸟(CuckooSpecies)的寄生育雏(BroodParasitism)来有效地求解最优化问题的算法.同时，CS也采用相关的Levy飞行搜索机制。(Cuckoo search algorithm [CuckooSearch (CS)], also called cuckoo search by Univer
遗传算法案例
- 遗传算法通常实现方式为一种计算机模拟。对于一个最优化问题，一定数量的候选解（称为个体）的抽象表示（称为染色体）的种群向更好的解进化。(Genetic algorithms are usually implemented in a computer simulation. The abstract representation of a certain number of candidate solutions (called individuals) in an optimization pro
FWA-C++
- 烟花算法可以用于求解最优化问题，它的效果很好(The fireworks algorithm can be used to solve optimization problems)
genetic algorithm
- 初步展示遗传算法的工作过程及原理，实现一个简单的最优化问题算法。(Preliminary show the working process and the principle of genetic algorithm, the realization of a simple optimization algorithm.)
PSO
- 利用粒子群算法求解基于时差无源定位的非线性方程，解决非线性方程的最优化问题。(passive location based on PSO)
帝国竞争算法
- 帝国竞争算法是一种新型算法，可用于求解最优化问题。类似遗传和粒子群算法！(The Empire competition algorithm is a new algorithm that can be used to solve optimization problems. Similar to genetic and particle swarm optimization!)
TSP
- 解决最优化问题，目标值问题，最优路径规划。(Solving optimization problems, target value problems, optimal path planning.)
遗传算法
- 遗传算法是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。遗传算法通常实现方式为一种计算机模拟。对于一个最优化问题，一定数量的候选解（称为个体）的抽象表示（称为染色体）的种群向更好的解进化。(Genetic algorithm is used to solve optimization search algorithm in computational mathematics, is a k
optization
- 简单的线性规划问题，利用matlab求解例题，最优解求解，并利用matlab做出图像求解(Simple linear programming, the optimal solution)