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无约束优化的Matlab代码

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简介：
本项目提供一系列用于解决无约束优化问题的MATLAB代码，涵盖多种算法如梯度下降、牛顿法及拟牛顿法。适用于科研与工程实践中的数值优化需求。 压缩包里包含关于无约束优化的代码，是用Matlab实现的。

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  • 无约束优化的Matlab代码
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    本项目提供一系列用于解决无约束优化问题的MATLAB代码，涵盖多种算法如梯度下降、牛顿法及拟牛顿法。适用于科研与工程实践中的数值优化需求。 压缩包里包含关于无约束优化的代码，是用Matlab实现的。
     
  • 无约束最优化控制的Matlab程序
    优质
    本简介探讨了利用MATLAB开发无约束最优化控制算法的过程与应用。内容涵盖多种优化技术及其在工程实践中的实现方法。 在MATLAB中计算无约束最优控制问题时，如果存在对控制变量的上下界限制，则需要特别注意如何处理这些边界条件以确保求解过程的有效性和准确性。
     
  • 基于Matlab的无约束优化单纯形替代法程序
    优质
    本程序利用MATLAB实现无约束优化问题中的单纯形替换算法，适用于工程及科学研究中复杂函数的极值求解。 用MATLAB实现的无约束优化单纯形替换法的程序。
     
  • 优化-约束与无约束共轭梯度法的C++程序
    优质
    本项目旨在开发高效能的C++程序，实现并对比有约束和无约束条件下的共轭梯度法优化算法，适用于解决各类大规模数值最优化问题。 最优化-约束 无约束共轭梯度法程序（C++）
     
  • NSGAII-带约束的优化问题_NSAGII约束_NSAGII_NSGA_约束问题_NSAGII-带约束的优化问题
    优质
    NSGA-II算法是解决多目标优化问题的一种高效进化算法。本研究将探讨其在处理包含特定约束条件下的优化难题中的应用与改进，旨在提高求解效率和解的质量。 基于NSGA-II的有约束限制的优化问题实例可以使用MATLAB编程实现。这种算法适用于解决多目标优化问题，并且在处理带有约束条件的问题上表现出色。编写相关代码需要理解基本的遗传算法原理以及非支配排序的概念，同时也要注意如何有效地将约束条件融入到进化过程中去以确保生成的解集既满足可行性又具备多样性。 NSGA-II是一种流行的多目标优化方法，它通过维持一个包含多个可行解决方案的群体来工作。该算法的关键在于其快速非支配排序机制和拥挤距离计算过程，这两个方面帮助在搜索空间中找到Pareto最优前沿上的分布良好的点集合。 对于具体的应用场景来说，在MATLAB环境中实现基于NSGA-II的方法时需要考虑的问题包括但不限于如何定义适应度函数、确定哪些变量是决策变量以及怎样设置算法参数如种群大小和迭代次数等。此外，还需要根据问题的具体需求来设计合适的约束处理策略以确保所求解的方案在实际应用中具有可行性。 总之，在使用NSGA-II解决有约束限制优化问题时，编写有效的MATLAB代码需要对遗传算法原理、多目标优化理论以及具体应用场景都有深入的理解和掌握。
     
  • MATLAB路径优化代码-ConvertChanceConstraint-ccc: 转换机会约束
    优质
    本项目提供了一套用于在MATLAB中转换机会约束的代码，旨在解决路径优化问题中的不确定性因素。通过将概率约束转化为确定性等价形式，帮助用户更有效地进行路径规划和优化设计。 ConvertChanceConstraint（CCC）是用于机会约束优化的Matlab工具箱的基础信息。使用ccc，用户可以利用YALMIP语法来表示机会受限的优化问题，并将其转换为YALMIP和其他兼容求解器能够处理的形式。该工具箱允许在电力系统中采用概率保障的数据驱动决策方法。 最新版本正在开发当中。 如果您发现此工具对您的工作有帮助，请引用以下文章： @article{geng2019data, title={Data-driven decision making in power systems with probabilistic guarantees: Theory and applications of chance-constrained optimization}, author={Geng, Xinbo and Xie, Le}, journal={Annual Review} }
     
  • 专题1：无约束优化问题.pdf
    优质
    本专题探讨了无约束优化问题的基本理论与算法，包括梯度方法、牛顿法及其变种，并结合实际案例分析其应用。 最近我在复习最优化方法中的无约束部分，并做了些总结想分享一下。本专题从一维线性搜索开始讲解（包括黄金分割法、斐波那契数列法、牛顿法和割线法），然后介绍了多元函数的搜索方法，如最速下降法与牛顿法。最后针对传统牛顿法则需要计算Hessen矩阵的问题提出了一些改进思路，比如共轭方向法和拟牛顿法等。文档中注重数学公式的推导过程，以帮助大家从更深层次理解无约束优化问题的本质。
     
  • MATLAB拓扑优化代码-应力约束拓扑优化：基于99行代码的实现
    优质
    本项目提供了一个简练高效的MATLAB程序（约99行代码），用于执行应力约束下的结构拓扑优化。通过有限元分析，该算法能够寻找在给定设计空间内满足特定机械性能要求的最佳材料分布方案。适合于工程设计和科研学习中的应用探索。 基于99行代码的MBB梁优化MATLAB应力约束拓扑优化程序采用了Svanberg的MMA（运动渐近线方法）进行优化计算。材料属性参考了Ole Sigmund的相关作品，而P范数方法则被用来加速应力优化过程。
     
  • 最新的无约束多目标优化Matlab程序（2020年）
    优质
    本简介介绍一款更新于2020年的MATLAB程序，专注于解决复杂的无约束多目标优化问题。该工具箱提供了先进的算法和实用的功能，适用于科研及工程领域中的优化需求。 该算法程序包包含用于无约束多目标优化的MATLAB程序，包括随机搜索法、牛顿法、梯度下降法、坐标下降法以及网格划分等多种方法，希望能为你提供参考。
     
  • MATLAB 稀疏梯度下降库_无约束优化算法集合_代码下载
    优质
    本资源提供MATLAB环境下稀疏梯度下降算法实现，适用于求解大规模无约束优化问题。欢迎下载源码进行学习与应用。 Lasso（最小绝对收缩和选择算子）问题、弹性网问题、组套索问题以及具有迹范数最小化的矩阵完成问题是常见的优化方法。此外，L1 范数在逻辑回归和支持向量机(SVM)中也有应用，并且可以用于实现线性支持向量机的稳健版本。L1 范数还被应用于诸如稳健主成分分析 (PCA) 的问题、视频背景减法和图像修复等实际应用场景。此外，它还在凸聚类问题中有重要用途。