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遗传算法和粒子群算法求解非线性函数最大值问题
- 遗传算法和粒子群算法求解非线性函数最大值问题(Solving the maximum value problem of nonlinear function by genetic algorithm and particle swarm optimization)
模拟退火法求解非线性函数问题
- 模拟退火法求解非线性函数问题。结合非线性函数最小值问题，给出求解其最小值的模拟退火法步骤和源程序。(Solving nonlinear function problem by simulated annealing)
BP,RBF
- BP神经网络作为一种前馈性的神经网络，RBF神经网络由于其独特的联想记忆功能，常常用来用于识别和优化计算方问题上。分别对这两种算法用于对逼近非线性函数进行编程，观察其拟合情况后，用其他未训练的样本数据进行泛化能力分析。(BP neural network is a feed-forward neural network. RBF neural network is often used to identify and optimize the computation problem due to
第03章 非线性规划
- 如果目标函数或约束条件中包含非线性函数，就称这种规划问题为非线性规划问 题。一般说来，解非线性规划要比解线性规划问题困难得多。而且，也不象线性规划有 单纯形法这一通用方法，非线性规划目前还没有适于各种问题的一般算法，各个方法都 有自己特定的适用范围(If you include the nonlinear function of the objective function or constraints, for nonlinear programming ask we call this
matlab
- 利用牛顿迭代解决非线性方程组问题，属于数学计算范畴。(The problem of nonlinear equations is solved by Newton iteration, which belongs to the category of mathematical calculation.)
案例3 遗传算法优化BP神经网络-非线性函数拟合
- 直接可用的matlab代码，用神经网络解决非线性函数拟合问题(Direct available matlab code to solve nonlinear function fitting problem by neural network)
约束非线性优化问题求解
- 最优化 ，matlab, 约束非线性优化问题求解，约束非线性优化问题(Constrained nonlinear optimization problem)
C常用算法程序集(第二版)
- 针对工程中常用的行之有效的算法而编写，其主要内容包括多项式的计算、复数运算、随机数的产生、矩阵运算、矩阵特征值与特征向量的计算、线性代数方程组的求解、非线性方程与方程组的求解、插值与逼近、数值积分、常微分方程组的求解、数据处理、极值问题的求解、数学变换与滤波、特殊函数的计算、排序和查找。(The effective algorithm commonly used in engineering and preparation, the main contents include polynomia
单层感知器
- 基于深度学习实现单层感知器的python代码，用单层感知器处理非线性分类问题,观察结果。(The Python code of single layer perceptron is realized based on depth learning, and the nonlinear classification problem is processed with a single layer perceptron, and the results are observed.)
ch05 非线性方程求解
- 非线性方程是指含有指数和余弦函数等非线性函数的方程，例如， 与线性方程相比，无论是解的存在性，还是求解的计算公式，非线性方程问题逗逼线性问题要复杂的多，对于一般线性方程，既无直接法可用，也无一定章程可寻。(Nonlinear equations is refers to the index and cosine function equation of nonlinear functions, such as, for example, compared with the linear equa
3机9节点数据
- 3 机9 节点数据 潮流计算在数学上属于多元非线性方程组的求 解问题，在用迭代法求解时涉及到大量的矢量和矩阵运算，因而寻求一个能高效 地处理矩阵运算的语言，将给潮流计算程序的编制带来巨大的方便.(Power flow calculation is mathematically the solution of multivariate nonlinear equations. Solving the problem involves a large number of vector
二维装箱论文
- 二维装箱文献 二维一刀切装箱问题的两阶段启发式算法_曹大勇 二维装箱问题的非线性优化方法_于洪霞 二维装箱问题的启发式算法研究_刘艳娟 二维装箱问题的启发式算法研究_姚怡 二维装箱问题的一种实现方法_武晓今 二维装箱问题非线性规划模型和算法_于洪霞 基于混合蚂蚁算法的二维装箱问题求解_赵中凯 遗传算法在装箱问题中的应用_汤岩(Two dimensional boxing literature Two stage heuristic algorithm for two dimen
MMA移动渐近线 拓扑优化 多约束非线性优化问题
- MMA移动渐近线 拓扑优化 多约束非线性优化问题,可用于拓扑优化计算学习(MMA mobile asymptote topological optimization multi-constrained nonlinear optimization problem can be used for topological optimization calculation learning)
Function optimization algorithm
- 遗传算法提供了求解非线性规划的通用框架，它不依赖于问题的具体领域。遗传算法的优点是将问题参数编码成染色体后进行优化， 而不针对参数本身， 从而不受函数约束条件的限制； 搜索过程从问题解的一个集合开始， 而不是单个个体， 具有隐含并行搜索特性， 可大大减少陷入局部最小的可能性。而且优化计算时算法不依赖于梯度信息，且不要求目标函数连续及可导，使其适于求解传统搜索方法难以解决的大规模、非线性组合优化问题。(Genetic algorithm provides a general framework f
顾伟三机九节点仿真程序
- 电力系统潮流计算体现在数学就上是多元非线性方程组的求解问题，求解的方法有很多种。牛顿—拉夫逊法是数学上解非线性方程式的有效方法，收敛性好、迭代次数少。将牛顿—拉夫逊法用于潮流计算是以导纳矩阵为基础的，由于利用了导纳矩阵的对称性、稀疏性及节点编号顺序优化等技巧，使牛顿—拉夫逊法解题规模和计算速度进一步提高，此算法至今仍是潮流计算中广泛采用的优秀算法。(Power flow calculation in power system is a problem of solving multivariat
LINGO基本教程
- LINGO是一个利用线性规划和非线性规划来简洁地阐述、解决和分析复杂问题的简便工具。其特点是程序执行速度很快，易于输入、修改、求解和分析一个数学规划问题。(Lingo is a simple tool which uses linear programming and nonlinear programming to explain, solve and analyze complex problems concisely. It is characterized by fast program