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遗传退火进化算法（附源码）
- 对Matlab中的遗传算法工具箱进行改进而得到的遗传退火进化算法。可用于一般的最优化问题，求解无约束的或带有线性约束的连续函数的全局最小值。 首先对传统的遗传算法和模拟退火算法进行改进，然后将模拟退火算法引入了遗传算法，结合两种算法的优点，得到一种新的遗传退火进化算法。它不但实现了遗传算法的全局搜索能力与模拟退火算法的局部搜索能力的结合，同时可使改进后的模拟退火算法能够充分利用遗传算法所得的全局信息。经验证，改算法能使遗传算法避免产生早熟收敛，增强了算法的全局收敛性，而且加快了算法的收敛速
sunyahui
- 混合罚函数法求解最优化问题的程序之一，可解无约束最优化问题-Mixed penalty function method for solving optimization problem one of the procedures can be unconstrained optimization problem
newton
- 最优化中的牛顿法求解无约束问题，很方便实用。-Newton method for solving unconstrained optimization problem
Multidimensional-Newton
- vb环境下实现牛顿法迭代求最优，最优化原理与方法中无约束最优化的求解-Newton s method to achieve vb environment iterative optimal, optimization theory and methods for solving unconstrained optimization
LMFnlsq2testPDF
- L-M(Levenberg—Marquardt)是一种非线性最优化里面最常用的方法之一，改方法能快速而准确的逼近收敛值。本文简述了改方法的操作原理和具体运用，如可以方便的用于有约束与无约束最优化的求解。-L- M (Levenberg- Marquardt) is a kind of nonlinear optimization inside one of the most commonly used method, change method can fast and accurate app
fast-method
- 机械最优化设计中，无约束条件的最速下降法-Mechanical design optimization, unconstrained conditions steepest descent method
最优化方法-施光燕
- 内容包括优化模型、线性规划、约束和无约束非线性规划、多目标规划、离散型优化问题以及遗传算法，涵盖了工程技术人员所需要的最基本的优化方法。此外，还以附录的方式介绍了线性规划和整数规划应用案例。