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lbfgs
- 可以解决无约束的最优化问题，如求目标函数的极值等。
Functionofgeneticalgorithmoptimizationprocedure.ra
- 用遗传算法解一个函数优化问题的程序，目标函数和约束条件可以改动!-Genetic Algorithm for a function optimization problem with the objective function and constraints can be changed!
D9R6
- 用于无约束优化的鲍威尔优化方法， 程序中参数解释如下：//P:存放设计变量 //XI：存放两个线性无关的向量 //N：含有N各元素的一维实型数组，用于存储设计变量 //NP:整形变量，用于存储P与xi的维数 //FTOL：迭代精度 //FRET：输出参数，存放目标函数在找到的近似极小值点处的值 //ITER:迭代次数-For unconstrained optimization of the Powell optimization methods, procedure
Unconstrained_optimization
- 压缩包里包含了无约束优化问题常用的几种求解方法的源程序：变量轮换法（variable_rotation.m）、最速下降法（steepest_descent.m）、修正牛顿法（modified_newton.m）、共轭梯度法（conjugate_gradient.m）。另外，coefficient_matrix.m为目标函数系数获得矩阵，minval.m为最小值计算函数，gradient.m为梯度计算函数-Compression bag contains unconstrained optimiz
NIP
- matlab 7.0 以上版本提供了强大的优化工具箱，但在整数规划方面，只提供了bintprog（）这个m文件以求解0－1整数规划，而对于一般的整数规划模型没有具体的算法提供。我们一般情况只是用最简单的分值定界思想编写matlab程序求解整数规划问题，但效率低下，如何利用求解整数规划的先进算法编写matlab程序提上日程，香港大学的李端和复旦大学编写的《Nonlinear Integer Programming》(非线性整数规划)为编写解决整数规划问题提供强大有效的算法，其中算法针对具体问题包括
c
- 罚函数方法是求解约束（极小）优化问题的一类较好的算法。其基本思想：根据约束的特点构造某种惩罚函数，并把惩罚函数添加到目标函数上去，从而得到一个增广目标函数，使约束优化问题的求解转化为一系列无约束极小优化问题的求解。-Penalty function method for solving constrained (minimum) optimization problem of a class of better algorithms. The basic idea: In accordance
genetic_algorithm
- 此算法是我用于应付智能优化算法考试而编写的，花了大量心血，主要用于求解函数优化问题，目标函数：f(x1,x2,x3)=x1*x1+x2*x2+x3*x3 约束条件：(sqrt(x1)+sqrt(x2)+sqrt(x3))<=2-This algorithm is used to meet my intelligent optimization algorithm for the preparation of examinations, and spent a lot of hard
Differential_Evolution2
- 优化设计算法：用微分进化法求目标函数的最优解和最优值，有约束条件，已经验证算法的正确性，visual C++6.0开发-Optimization Algorithm: Differential Evolution Method with the objective function of the optimal solution and optimal value, there are constraints, has verified the correctness of the algori
Penalty function method
- 惩罚函数法，主要用于非线性规划求解，根据约束条件对目标函数设定相应的惩罚函数(Penalty function method)
有约束条件多元变量函数最小值解法
- 1.多元变量是有约束条件的 2.适合 计划生产盈利最大 的模式求解，以此在论文上可用 3.最大值解法可转化为求解最小值算法，非常容易(Multivariate variables are constrained)
Q函数
- 采用matlab平台实现该非线性规划问题，采用函数为fmincon命令 fmincon命令的一般参数形式为fmincon(‘fun’,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,’nonlinearcondition’)，其中各个参数含义如下： fun??? 目标函数(以求最小值为目标函数) x0???? 最优解迭代的初始值 A,b ???线性约束不等式A*x<= b Aeq,beq??? 线性约束等式Aeq*x =beq lb,ub?? 自变量的上下界 nonlinearco
最优化实验外惩罚函数法
- 最优化实验外惩罚函数法，我们根据约束的特点，构造某种惩罚函数，然后加到目标函数中去，将约束问题求解转化为一系列的无约束问题。这种“惩罚策略”，对于无约束问题求解过程中的那些企图违反约束条件的目标点给予惩罚。(According to the characteristics of constraints, we construct some penalty function, and then add it to the objective function to transform the co
DJ程序
- 多目标遗传算法，包括目标函数、非线性约束和热网与电网潮流约束。(The multi-objective genetic algorithm includes objective function, nonlinear constraint and power flow constraint of heat supply network.)
micro-grid based on CSO
- 本文分析微网中微电源包括光伏发电、风力发电、微燃机、柴油发电机和燃料电池的电气特性，构建微电网优化运行的模型，以微网的经济成本和环境成本最小为目标函数，充分考虑了电压越限、功率平衡、微电源出力限制等约束条件，应用鸡群算法进行求解。 解决了粒子群算法易早熟、易陷入局部最优解的问题。并通过典型的微网系统进行仿真分析，仿真结果验证了该算法的有效性。(In this paper, the electrical characteristics of micro-power sources in micro
Karush-Kuhn-Tucker最优化条件
- KKT典型寻优程序，对于目标函数与约束下的程序构造。(KKT typical optimization program, for the objective function and constraints under the program construction.)
单目标优化（含约束）
- 对单目标函数进行优化，使得目标函数最优解(Optimize the single objective function)
用遗传算法求解多目标函数优化
- 多目标函数，在多个约束条件的情况下用遗传算法找出最优解(Multi-objective function, using genetic algorithms to find the optimal solution under multiple constraints)
多目标测试函数集
- 多目标测试函数集DTLZ1-7，无约束的7个多目标优化问题。 输入：种群、目标函数数量、决策变量数量、函数序号 输出：对应的函数值
PSO_byself.m
- 粒子群算法求解约束多目标优化万能matlab代码。本代码是基于有约束条件的寻优问题，采用APSO可以加快寻优的速度，修改参数比较简单，目标函数和上下限根据自身的需要进行改动，，可以实现目标函数的寻优(Particle swarm algorithm for solving constrained multi-objective optimization universal matlab code. This code is based on the optimization problem wi
NSGA-II-Matlab-master
- 针对带有约束条件的多目标函数，进行多目标参数优化(For the multi-objective function with constraints, the optimization is carried out)