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swarm
- 非线性约束优化问题的混合粒子群算法Nonlinear constrained optimization algorithm for hybrid particle swarm-Nonlinear constrained optimization algorithm for hybrid particle swarm
pso解决带时间窗约束的车辆路径问题
- pso解决带时间窗约束的车辆路径问题，使用matlab代码完成。
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 descent. The steepest descent meth
连杆机构优化仿真
- 可以对要实现多目标，如位置、速度、受力等，又有多约束的连杆机构，进行各连杆尺寸长度、相对位置的优化设计。(The optimal design of link size and relative position can be carried out for connecting rod mechanisms with multi targets, such as position, speed, force and so on.)
约束优化问题
- 含约束的优化问题求解案例，算法简单，求解很方便实用(Constrained optimization problem solving case, the algorithm is simple, easy to solve, practical)
Optimizer-master
- 多种优化方法+多种线搜索方法，非常实用。转自github(A variety of optimization methods + multiple line search method)
powellfun
- 将工程问题转化为数学问题，进行优化，求得极小值。(The engineering problem is transformed into a mathematical problem, and unconstrained optimization is used to obtain the minimum value.)
无约束一维极值问题
- 求一维无约束问题的最优解。包括很多传统的优化算法如牛顿法等。(Using Newton method to find the optimal solution of one dimensional unconstrained problems.)
智能优化算法
- 优化技术是一种以数学为基础，用于求解各种工程问题优化解的应用技术。作为一个重要的科学分支，它一直受到人们的广泛重视，并在诸多工程领域得到迅速推广和应用，如系统控制、人工智能、模式识别、生产调度、VLSI技术和计算机工程等。鉴于实际工程问题的复杂性、约束性、非线性、多极小、建模困难等特点，寻求一种适合于大规模并行且具有智能特征的算法已成为有关学科的一个主要研究目标和引人注目的研究方向。 20世纪80年代以来，一些新颖的优化算法，如人工神经网络、混沌、遗传算法、进化。(Optimization te
凸优化大作业
- 凸优化等式约束问题的求解，包括例程及使用说明(Convex optimization equality constraint problem)
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)
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)
基于ESO方法位移约束下的拓扑优化
- 实现可靠性拓扑优化设计，添加到其他拓扑优化程序前面来实现优化设计。(The reliability topology optimization design is added to other topology optimization programs to achieve optimal design.)
带约束的遗传优化算法
- 带约束的多目标遗传优化算法NSGA-II(Constrained Multi-objective Genetic Algorithms NSGA-II)
Karush-Kuhn-Tucker最优化条件
- KKT典型寻优程序，对于目标函数与约束下的程序构造。(KKT typical optimization program, for the objective function and constraints under the program construction.)
单目标优化（含约束）
- 对单目标函数进行优化，使得目标函数最优解(Optimize the single objective function)
用遗传算法求解多目标函数优化
- 多目标函数，在多个约束条件的情况下用遗传算法找出最优解(Multi-objective function, using genetic algorithms to find the optimal solution under multiple constraints)
NSGAII-有约束限制的优化问题
- 基于NSGA-II的有约束限制的优化问题实例matlab编程代码(Matlab programming code based on nsga-ii constrained optimization problem)
Optimize-master
- python实现的几种优化算法，包括线性规划、无约束优化、约束优化等(optimization algorithms implemented using Python)
蚁群算法 约束条件下
- 对有约束的优化问题．提出了一种改进的蚁群算法．将罚函数策略引入算法中，自动调节惩罚比，避免过度惩罚。算法构造了蚁群适应函数．结合局部搜索策略引导蚂蚁找到解空间中有希望的区域。经过一系列算例测试。证明算法对这些问题的求解是有效的。