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matlab模拟退火
- 模拟退火算法是为了避免求解最优化出现局部极值的问题而提出的算法，保证最终的结果是全局最优的，该matlab源程序能在matlab环境中实现-simulated annealing method is the best solution in order to avoid a partial optimization of extreme concern raised by the algorithm to ensure that the final result is that the glob
moyituhuo
- 模拟退火算法的基本思想是从一给定解开始,从邻域中随机产生另一个解,接受Metropolis准则允许目标函数在有限范围内变坏,它由一控制参数t决定,其作用类似于物理过程中的温度T,对于控制参数的每一取值,算法持续进行“产生—判断—接受或舍去”的迭代过程,对应着固体在某一恒定温度下的趋于热平衡的过程,当控制参数逐渐减小并趋于0时,系统越来越趋于平衡态,最后系统状态对应于优化问题的全局最优解,该过程也称为冷却过程,由于固体退火必须缓慢降温,才能使固体在每一温度下都达到热平衡,最终趋于平衡状态,因此控制
Simulatedannealing
- 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。 模拟退火算法能使问题解达到全局最优，这个程序用C#实现，简单易懂，能抓住该算法的精髓。-Simulated annealing algorithm derived from the principle of solid annealing, heating the solid to the
pso
- 程序说明： jblzq.m为基本粒子群程序求函数的最大值 lzq2.m是惯性权重法求函数的最大值 lzq3.m是惯性权重法求函数最小值。当然也可以用lzq2.m实现，在函数前加个负号 lzq4.m是收敛因子法求函数最小值 lzq5.m是带变异的惯性权重法求最大值，变异条件比较简单，变异次数多。还有一种变异是利用各粒的最优位置与全局最优位置的差的平方和，再开根号的值小于某一值最为收敛条件，将在我的报告中叙述 lzq6.m是分层粒子群优化算法，即利用两个粒子群同时进行搜索，一
intelligent--location
- 所得税选址的智能算法，智能分区，降低算法复杂度，算法鲁棒性强，和穷举法一样可以获得全局最优解，同时计算量显著降低！-intelligent alogrithm for multi location porblem.
lingo
- 实用lingo软件 实现对非线性规划的最优解 包括全局最优解和局部最优解-Practical lingo software for the optimal solution of nonlinear programming, including the global optimum and local optimum, etc.
geneticagorithm
- 用改进的遗传算法求解多峰函数的全局最优解-Genetic algorithm for multimodal function global optimal solution.
quasi-Newton
- 拟牛顿(Quasi-Newton)法的目标函数梯度下降特性在极值点附近快速搜索,从而实现了全局最优与快速搜索的有机结合.-Quasi-Newton method:Quasi-Newton methods are based on Newton s method to find the stationary point of a function, where the gradient is 0.
Gmin
- 利用Fortran语言编制的填充函数法求解全局最优解-Compiled using the Fortran language filled function method for solving the global optimal solution
gjpso
- 一种基于共轭梯度法的粒子群算法，对全局最优值进行梯度搜索-Conjugate gradient method based on particle swarm algorithm for the global optimum gradient search
pso
- 计算给定函数的全局最优位置以及优化极值，并输出结果-Calculating a given function and optimize global best position extremes, and outputs the result
EM
- EM算法代码，利用类电磁机制求解优化问题的优化算法可以达到全局最优的算法，并且不要求目标函数可微-EM algorithm code, the use of the electromagnetic mechanism to solve the optimization problem of the optimization algorithm can achieve the global optimal algorithm, and does not require differentiable
SA
- 模拟退火算法的MATLAB实现，通过赋予搜索过程一种时变且最终趋于零的概率突跳性，从而可有效避免陷入局部极小并最终趋于全局最优的串行结构的优化算法。-MATLAB implementation of simulated annealing algorithm, a search process by giving time-varying and ultimately tends to zero the probability of jumps, which can effectively av
PSOPT_Manual_R3
- PSOPT是以C++编写的开源的最优控制软件包,它采用直接配置法。这些方法求解最优控制问题，是使用全局或局部多项式来逼近随时间变化的各种变量，这就可以将微分方程和连续约束离散化，并可用众所周知的数值求积公式来计算与最优控制问题有关的任何积分，然后，非线性规划就可被用于求解局部最优解。-PSOPT is an open source optimal control package written in C++ that uses direct collocation methods. Thes
ES
- 1.设定种群个体数和需要迭代的次数。 2.选择父代中的个体按照公式z1=sqrt(-2*ln(u1))*sin(2*pi*u2)*m，z2=sqrt(-2*ln(u1))*cos(2*pi*u2)*m进行演化。 这里u1,u2都是随机值，m是控制因子，演化次数越多m，m越小，父代通过与z1，z2相加得到后代。 3.计算后代的适应性。 4.选择后代中最优的适应性作为全局最优适应性。(1. set the number of individuals in the population and