搜索资源列表
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!
uniformcirclearray
- 阵元数16下均匀圆阵的零限形成，先建立约束函数，再创建目标函数，计算零陷-Element number 16 under the Uniform Circular Array of zero-threshold shape, to create constraint function, and then create the objective function, calculated Null
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
Newton
- 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
lagrange
- 求解约束最优化问题，一种途径是在可行域内寻找使目标函数值下降的迭代点列，但是这类方法对于带非线性约束的最优化问题求解效果一般都不理想。因此我们利用另一种途径，即利用问题的目标函数和约束函数构造新的目标函数——罚函数，把约束最优化问题转化为相应的罚函数的无约束最优化问题来求解实际问题。-lagrange constraint multiplier method for the minimum
2
- 提升复杂系统的定量决策支持，将成本作为独立变量（CAIV）寻求“最佳”点设计，是一个约束的非线性优化问题，其目标函数是最优有效性度量（MOE）表示，由基于性能的成本模型、二阶约束MOEs、系统性能指标的界限（MOPs）构成。算法采用的是同时扰动随机逼近方法（SPSA）。附件中是二阶约束MOEs模型的仿真程序。附：仿真流程图-Ascend the quantitative decision support of complex systems, will cost as an independen
DIRECT.tar
- 我们考虑的问题最小化一个连续可微的函数的几个变量服从 简单数据绑定约束限制的一些变量的整数值。我们假设 目标函数的一阶衍生品可以显式计算和近似。 这类混合整数非线性优化问题出现在许多工业和频繁 科学应用,这促使derivative-free方法的研究越来越感兴趣 他们的解决方案。连续变量是由linesearch策略而解决 离散的我们雇佣当地的一个类型的搜索方法。我们提出了不同的算法 以当前迭代的方式更新和满意的平稳性条件 序列的极限点。-We consider the probl
interior-point-method-
- 程序为内点法，用来求解具有不等式约束条件的目标函数极值，用C开发的程序。-Program for the interior point method for solving the objective function extremum with inequality constraints, a program developed by C.
Powell
- 鲍威尔优化算法：多维无约束优化算法是在无约束优化算法之一，首先选取一组共轭方向，从某个初始点出发，求目标函数在这些方向上的极小值点，然后以该点为新的出发点，重复这一过程直到获得满意解，其优点是不必计算目标函数的梯度就可以在有限步内找到极值点。 鲍威尔法是以共轭方向为基础的收敛较快的直接法之一，是一种十分有效的算法。-Powell optimization algorithm
AdapGA
- matlab文件 自适应遗传算法 在MATLAB中实现自适应算法的函数是：AdapGA 功能：用自适应算法解决一维的无约束化问题。 调用格式：[xv,fv]=AdapGA(fitness,a,b,NP,NG,Pc1,Pc2,Pm1,Pm2,eps) 其中fitness是带优化的目标函数。 -matlab file
新建文件夹
- 解决一维下料和二维下料，通过建立目标函数，与约束，用lingo解决(Solve one dimensional blanking and two-dimensional blanking)
test
- 问题实现的源码；需要修改需求后使用。 建议参考各类需求后，参照自己定的约束条件修改。 注意目标函数(Problem implementation of the source code; need to modify the requirements after use.)
Desktop
- 可进行针对有约束的，非线性的多参数的目标优化(Constrained nonlinear multi parameter optimization can be carried out)
matlab
- 设计并解决一个线性规划问题，要求： 1）问题应具有一定的实际背景，最好与自己的专业相关； 2）目标函数至少包含6个以上的变元； 3）包含等式约束和不等式约束两种约束条件； 4）写出求解问题的Matlab程序； 5）对求解的结果进行必要的解释和分析说明。(Design and solve a linear programming problem, requiring: 1) the problem should have a certain practical background,
constrained optimization
- 主要解决在自变量满足约束条件的情况下的目标函数最小化问题，其中约束条件既可以是等式约束也可以是不等式约束。(It mainly solves the problem of minimizing the objective function under the condition that the independent variables satisfy the constraint conditions. The constraint condition can be either an eq
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
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