搜索资源列表
8numbers.rar
- *算法属于一种启发式搜索,它扩展结点的次序类似于广度优先搜索,但不同的是每生成一个子结点需要计算估价函数F,以估算起始结点的约束经过该结点至达目标结点的最佳路径代价;每当扩展结点时,意是在所有待扩展结点中选择具有最小F值的结点做为扩展对象,以便使搜索尽量沿最有希望的方向进行.A*算法只要求产生问题的全部状态空间的部分结点及关系,就可以求解问题了,搜索效率较高。当然由于A*算法中没有回溯，因此某些情况下可能会找不到正确的解过程。
模拟退火例子1
- 模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对
模拟退火例子2
- 模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对
模拟退火例子3
- 模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对
Linearfitting
- 直线拟合的几种算法，其中包括线性最小二乘，和两种不同目标函数的非线性最小二乘，用于比较这些方法的优劣，另外matlab中说的robust least squares方法没有找到，希望有朋友能给穿一下：）-Several linear fitting algorithm, which includes linear least squares. and two different objective function of the nonlinear least squares, used to
AIbashuma
- 我们解决八数码问题,广度优先搜索可能会导致内存不够用,采用启发式搜索,启发函数为f(x)=g(x)+h(x) g(x)为该结点不同于目标结点的个数,h(x)为该结点的深度,选择那f(x)结点最小的那个结点进行扩展, 引入了一个\"扩展数组[4]\"(因为扩展的结点最多只有4个),该数组保存着某个结点的0点向各个方向的扩展的结点对象,然后对该扩展数组进行分析,利用启发函数在进行递归扩展... -us solve eight digital, BFS may lead to insufficient
AIbashumaJava1
- 我们解决八数码问题,广度优先搜索可能会导致内存不够用,采用启发式搜索,启发函数为f(x)=g(x)+h(x) g(x)为该结点不同于目标结点的个数,h(x)为该结点的深度,选择那f(x)结点最小的那个结点进行扩展, 引入了一个\"扩展数组[4]\"(因为扩展的结点最多只有4个),该数组保存着某个结点的0点向各个方向的扩展的结点对象,然后对该扩展数组进行分析,利用启发函数在进行递归扩展... -us solve eight digital, BFS may lead to insufficient
PSO_solution_to_economic_dispatch
- 利用PSO算法解决经济批量分发问题的matlab源代码，求解多目标函数与成本最小值。-Use PSO algorithm to solve economic volume distribution of the matlab source code for solving multi-objective cost function and the minimum value.
pab
- 用动态规划法计算目标函数最小化的优化程序，实用性很强。-Using dynamic programming method to calculate the objective function to minimize the optimization process, are very practical.
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
vst3
- 一种求解目标函数最小化的MATLAB仿真程序.-A solution of the objective function to minimize the MATLAB simulation program.
Inertiadevicefaultpredictionbasedonwavelet
- ：为了提高最小二乘支持向量回归机的性能，将Morlet小波核函数引入其中，形成了最小二乘小波支 持向量回归机模型。利用待优化的参数重构模型的目标函数和约束条件，并在此基础上通过遗传算法进行参数 选择，从而提高了该模型的泛化能力。将最小二乘小波支持向量回归机应用于导弹陀螺仪的漂移趋势预测，仿真 实验结果表明了该方法的有效性和可行性，因此可以为陀螺仪的故障预报、可靠性辅助决策提供依据。-To improve the ability of least square support vect
Golden_Section_Method
- 该code是黄金分割算法matlab程序,给定一个方程和变量取值范围,通过该code即可找到目标函数最小值,是优化分析过程中很好的一个基本算法.-this code is the golden-section algorithm. For a given range of design variables, the code can find the maximum of objective function. This code is a basic and useful algorithm
fimincon
- matlab程序和说明文档。解决一类非线性最优求解问题，求解目标函数最小值。使用matlab中的fimincon函数，求有约束的非线性函数最小值。-matlab program to solve a class of nonlinear optimal problem solving, solving the objective function minimum. Use in matlab fimincon function, seeking a minimum of constrained
pso
- 模拟退火算法——组合优化 模拟退火算法主要用于解决组和优化问题，它是模拟物理中晶体物质的退火过程而开发的一种优化算法。在对固体物质进行模拟退火处理时，通常先将它加温熔化，使其中的粒子可自由运动，然后随着温度的逐渐下降，粒子也逐渐形成了低能态的晶格。若在凝结点附近的温度下降速率足够慢，则固体物质一定会形成最低能态的基态。 对于组合优化问题来说，它也有这样的类似过程。组合优化问题解空间中的每一点都代表一个具有不同目标函数值的解。所谓优化，就是在解空间中寻找目标函数最小（大）解的过程。若把目标
gongertidufa
- 用共轭梯度法求解无约束优化问题，把共轭性和最速下降法想结合来求出目标函数最小点，仿真正确。-Conjugate gradient method for solving unconstrained optimization problems, the conjugate and the steepest descent method would like to combine to find the minimum point of the objective function, the simu
匈牙利算法m
- 此程序可以简单地解决0-1指派问题，可以分别求解目标函数最大值或最小值问题(This program can simply solve the 0-1 assignment problem, and can respectively solve the maximum or minimum of the objective function)
权重改进的粒子群算法
- 用于车辆参数最优选取，求取目标函数最大、最小值，对非线性、多峰问题均具有较强的全局搜索能力(It is used for the optimal selection of vehicle parameters, and the maximum and minimum values of the objective function are obtained. It has a strong global search ability for nonlinear and multimodal pr
chapter6
- 共轭梯度法求解函数最小值，目标为min f(X)=x1^2+4*x2^2;(Conjugate Gradient Method for min f(X)=x1^2+4*x2^2;)
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)