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fahanshu
- 求解约束最优化问题 罚函数法 matlab
wuyueshuyiweijizhi
- 最优化计算中一维无约束极值问题，适合初学者入门学习！-Optimize the calculation of one-dimensional unconstrained extremum problem, suitable for beginner to learn!
mastering_matlab
- 精通MATLAB最优化计算 配套光盘 本书的主要内容是应用MATLAB来解决最优化问题，通过将“最优化问题”、“MATLAB优化工具箱”和“MATLAB编程”这三方面有机结合进行讲述，即一方面是使用工具箱来快速解决最优化问题，另一方面是通过算法编程深入解决最优化问题。主要包括MATLAB优化工具箱、无约束多维极值问题、约束优化问题、非线性最小二乘优化问题、线性规划、整数规划、二次规划、粒子群优化算法、遗传算法。 -The main contents of the book is the
PHR_multiplier_method
- 《最优化理论与方法》书籍中的乘子法的源程序，该书中的很多案例都用此方法试验过，本代码是一个小案例，将目标函数和约束函数按自己的需求换掉就能进行所期望的运算-" Optimization Theory and Methods" books multiplier method of the source, the book' s many cases are tested using this method, the code is a small case, the obj
Trust-RegionInterior_Point
- 本代码为《最优化理论与方法》书籍重的信赖域算法的代码，本代码中的目标函数和约束等初值可由需要进行改变，来得到所期望的计算-The code for the " optimization theory and method" heavy books trust region algorithm code, the code of the objective function and constraints may need to change the initial value
conjugate-gradient-method
- 本代码为《最优化理论与方法》书籍中的共轭梯度法算法的代码，并举了两个书上的作业题的例子，本代码中的目标函数和约束等初值可由需要进行改变，来得到所期望的计算-The code for the " optimization theory and method" books conjugate gradient method algorithm code, citing two books on the example of the job title, the code in th
steepest-descent-method
- 本代码为《最优化理论与方法》书籍中的拥有Amijo改进的最速下降法算法的代码，并举了3个书上的作业题的例子，本代码中的目标函数和约束等初值可由需要进行改变，来得到所期望的计算-The code for the " optimization theory and method" books have Amijo improvement in the steepest descent method algorithm code, citing the three books on
BFGS
- 本代码为《最优化理论与方法》书籍中的牛顿法和拟牛顿法算法的代码，并举了2个书上的作业题的例子，本代码中的目标函数和约束等初值可由需要进行改变，来得到所期望的计算-The code for the " optimization theory and method" books in the Newton method and quasi-Newton method algorithm code, citing two books on the example of the job
RestrictedProgramming
- 约束规划是最优化理论中非常重要的内容之一，该文件夹内是线性规划经典算法的matlab源码。-Constraint programming optimization theory is a very important element of the folder is the classic linear programming algorithm matlab source code.
最优化实验乘子法
- 最优化方法之乘子法，基本的拉格朗日乘子法就是求函数f(x1,x2,...)在约束条件g(x1,x2,...)=0下的极值的方法。 其主要思想是将约束条件函数与原函数联立，从而求出使原函数取得极值的各个变量的解。(The multiplier method of optimization method, the basic Lagrange multiplier method is to find the extreme value of function f (x1, X2,...) unde