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GA_Matlab
- 在工业工程中,许多最优化问题性质十分复杂,很难用传统的优化方法来求解.自1960年以来,人们对求解这类难解问题日益增加.一种模仿生物自然进化过程的、被称为“进化算法（evolutionary algorithm）”的随机优化技术在解这类优化难题中显示了优于传统优化算法的性能。目前，进化算法主要包括三个研究领域：遗传算法、进化规划和进化策略。其中遗传算法是迄今为止进化算法中应用最多、比较成熟、广为人知的算法。
multiuserdetector
- 在码分多址系统中,求解多用户检测问题是重要环节,介绍了多用户检测问题的应用背景和发展 现状,重点综述基于半定规划模型寻求多用户检测问题次优解的几种重要方法,包括随机扰动法、 坐标下降法、半定规划的割平面法和二次规划的分枝定界法等。结合数值实验,评析比较了这些 方法的优缺点-Quasi-Maximum-Likelihood Multiuser Detection Using Semi-Definite Relaxation With Application to Synchro
MonteCarto_MINLP
- 蒙特卡罗随机算法求解非线性整数规划的MATLAB程序-a MATLAB program using Monte Carlo algorithm to deal with a nonlinear integer programming model
introduction_Algorithms
- 这书深入浅出，全面地介绍了计算机算法。对每一个算法的分析既易于理解又十分有趣，并保持了数学严谨性。本书的设计目标全面，适用于多种用途。涵盖的内容有：算法在计算中的作用，概率分析和随机算法的介绍。书中专门讨论了线性规划，介绍了动态规划的两个应用，随机化和线性规划技术的近似算法等，还有有关递归求解、快速排序中用到的划分方法与期望线性时间顺序统计算法，以及对贪心算法元素的讨论。此书还介绍了对强连通子图算法正确性的证明，对哈密顿回路和子集求和问题的NP完全性的证明等内容。全书提供了900多个练习题和
Introduction-to-Algorithms-3rd
- 《算法导论(原书第2版)》一书深入浅出，全面地介绍了计算机算法。对每一个算法的分析既易于理解又十分有趣，并保持了数学严谨性。本书的设计目标全面，适用于多种用途。涵盖的内容有：算法在计算中的作用，概率分析和随机算法的介绍。本书专门讨论了线性规划，介绍了动态规划的两个应用，随机化和线性规划技术的近似算法等，还有有关递归求解、快速排序中用到的划分方法与期望线性时间顺序统计算法，以及对贪心算法元素的讨论。本书还介绍了对强连通子图算法正确性的证明，对哈密顿回路和子集求和问题的NP完全性的证明等内容。全书提
Constrained-Engineering-Optimization
- 将离散约束优化问题转化为非负整数约束规划问题，开发求解该问题的离散差分进化算法。该算法采用基于混沌映射 的种群初始化、双版本变异和带随机扰动项的取整运算等新策略。针对非线性约束条件，给出惩罚基数的计算方法和连续映 射基函数的表达式，在此基础上设计处理非线性约束的自适应惩罚因子。提出一种刻画种群多样性的新测度——种群二次平 均基因距离及基于新测度的依概率混沌移民算子。将自适应罚函数法、依概率混沌移民操作与离散差分进化算法有机融合， 构造面向工程约束优化的混合离散差分进化算法
33
- 混合智能算法：采用人工神经网络对不确定性函数与及约束进行拟合，并采用pso算法求解考虑多个风电节点的IEEE33节点系统随机规划模型。-Hybrid intelligent algorithm: the use of artificial neural network to fit the function of the uncertainty and constraint, and using pso algorithm considering IEEE33 node system stoch
Cpp1
- 编写背包问题的动态规划求解代码。 背包问题 ，背包容量为W，物品个数为n，随机产生n个物品的体积（物品的体积不可大于W）与价值，求解该实例的最优解。 -Write knapsack problem dynamic Solver code. Knapsack problem, knapsack capacity of W, the number of items is n, randomly generated volume of n items (bulky items ca
Goal_programming_model_sparse
- 针对多期随机规划问题，利用情景树方法来求解-For multi-period stochastic programming problems, the use of scenarios to solve Tree
MINLP-with-Stochastic-programing
- 带有随机规划的多目标非线性模型求解，算法为文化查分算法-Multi-objective nonlinear model with random programming solving algorithm cultural algorithm check points
RRT-star-master
- RT（快速扩展随机树）是一种基于采样的算法求解路径规划问题。RRT提供可行的解如果时间RRT趋于无穷大。 RRT *是一个基于采样的算法为解决运动规划问题，这是一个概率最优变异性。RRT *收敛到最优解的渐近。 RRT * FN是一个基于采样的算法基于RRT *。RRT * FN内在渐近收敛到最优解，然而RRT * FN实现使用更少的内存(RRT (Rapidly-Exploring Random Tree) is a sampling-based algorithm for solving
L-shaped singlecut
- 随机规划理论，利用对偶问题确定其可行切割和最优切割,并通过逐步求解主问题使之收敛到最优解.(Stochastic programming theory, using the dual problem to determine its feasible cutting and optimal cutting, and by gradually solving the main problem to converge to the optimal solution.)
随机动态规划matlab程序
- 求解随机动态规划的MATLAB程序，有需要的请下载(Solving stochastic dynamic programming)