搜索资源列表
GA-VC
- 遗传算法优化源码，可以做约束优化问题或者是无约束优化问题的求解
constrainpso
- 求解约束优化问题的改进粒子群优化算法，对粒子群优化算法用于约束优化问题具有参考价值
f1
- 差分进化算法,是一种新兴起的智能计算方法.它能求解各种无约束优化问题.
jiaocha-PSO
- ％--- --- ----- ％--- 名称：带交叉因子的改进PSO算法 ％------功能：求解多维无约束优化问题 ％------特点：收敛性强，还可以加入变异算子
CG
- 共梯度算法程序代码.数学上，共梯度法实求解特定线性系统的数值解的方法，其中那些矩阵为对称和正定。共轭梯度法是一个迭代方法，所以它适用于稀疏矩阵系统，因为这些系统对于象乔莱斯基分解这样的直接方法太大了。这种系统在数值求解偏微分方程时相当常见。 共梯度法也可以用于求解无约束优化问题。
multiplier
- 求解约束优化问题增广拉格朗日乘子法源程序
外点惩罚函数法－调试通过
- 求解n维具有不等式约束优化问题的最优解-solving n-dimensional inequality constrained optimization with the optimal solution
f1
- 差分进化算法,是一种新兴起的智能计算方法.它能求解各种无约束优化问题.-Differential evolution algorithm, is a new emerging intelligent methods of calculation. It can to solve a variety of unconstrained optimization problems.
jiaocha-PSO
- ％--- --- ----- ％--- 名称：带交叉因子的改进PSO算法 ％------功能：求解多维无约束优化问题 ％------特点：收敛性强，还可以加入变异算子--------------------- Name: with cross-factor function to improve the PSO algorithm------: Solving multi-dimensional unconstrain
psowithdate
- ％--- 名称：带交叉因子的改进PSO算法 ％------功能：求解多维无约束优化问题 ％------特点：收敛性强，还可以加入变异算子 ---- Name: with cross-factor function to improve the PSO algorithm------: Solving multi-dimensional unconstrained optimization problems------ cha
ga_matlab
- matlab实现遗传算法程序,用于求解约束的优化问题-matlab genetic algorithm to achieve the procedure for solving constrained optimization problem
yich
- 遗传算法就是那么点东西呗，就是在一个域内搜索最优解， 比如那个配送中心选址，如果用最低级的算法， 它的复杂度是C（n，m）*n！以上对吧？然后用遗传算法就可以使得复杂度降低呗， 迅速达到收敛。<br/>遗传算法的确是目前的一个在很多领域都比较先进的求解算法，你去搜一下它的原理看看吧， 我写程序之前光看这个算法的原理就看了两三天才全看明白。 这是我用vb写的遗传算法程序。是一些通用代码，与具体问题对应的代码
Interior_point_method
- 内点法是从可行域内某一初始内点出发，在可行域内进行迭代的序列极小化方法。它仅用于求解不等式约束优化问题。这里列出内点惩罚函数法的六个子程序。 -Interior point method is a feasible region within the initial point of view, the region, where feasible, to carry out the sequence of iterative mi
pso
- 求解多维无约束优化问题，收敛速度快，程序代码简洁。-Solving multi-dimensional unconstrained optimization problem, fast convergence, concise code.
PSOGA
- 带交叉因子的改进PSO算功能：求解多维无约束优化问题收敛性强，还可以加入变异算子-With cross-factor improvement of PSO operator functions: Solving multi-dimensional unconstrained optimization problem of strong convergence can also add mutation operator
improvedPSO
- --- 名称：带交叉因子的改进PSO算法 ------功能：求解多维无约束优化问题 ------特点：收敛性强，还可以加入变异算子------- Name: with cross-factor function to improve the PSO algorithm ------: Solving multi-dimensional unconstrained optimization problem ------ ch
CLSPSO
- 混沌的粒子群算法，求解无约束优化问题，可以保持个体多样性-Chaotic particle swarm algorithm for solving unconstrained optimization problems, can maintain the diversity of individual
SQP
- 序列二次规划算法具有强大的非线性处理能力；非常适用于约束优化问题求解.-SQP has strong nonlinear processing capacity ideal for constrained optimization problem solving
最速下降法
- 梯度下降法是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一，虽然现在已经不具有实用性，但是许多有效算法都是以它为基础进行改进和修正而得到的。最速下降法是用负梯度方向为搜索方向的，最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。(The gradient descent method is an optimization algorithm, also known as steepest desc
minMixFun
- 约束优化问题中用混合罚函数法求解约束多维函数的极值(Solving the extreme value of constrained multidimensional function by mixed penalty function method in constrained optimization problem)