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优化算法代码采用MATLAB语言编写。

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简介:
代码内容较为详尽,目录结构如下:MATLAB最优化算法集合包含以下部分: 1. 无约束一维极值问题,涵盖进退法、黄金分割法、斐波那契法、牛顿法、割线法、抛物线法、三次插值法、Goldstein法以及Wolfe-Powell法。 2. 无约束多维极值问题,涉及模式搜索法、Rosenbrock法、单纯形搜索法、Powell法、最速下降法、共轭梯度法、牛顿法、修正牛顿法和拟牛顿法,此外还包括BFGS法和信赖域法。 3. 约束优化问题,包含了Rosen梯度投影法、外点罚函数法、内点罚函数法和混合罚函数法的应用,以及乘子法和坐标轮换法的运用。同时涵盖复合形法的应用。 4. 非线性最小二乘优化问题,包括G-N方法和修正G-N方法,以及L-M方法。 5. 线性规划,涵盖单纯形法的应用和修正单纯形法的运用。 6. 整数规划,包含割平面法的应用以及分支定界法的实施。 7. 0-1规划的探讨。 8. 二次规划,涉及拉格朗日法的应用和起作用集算法的探索,并介绍了路径跟踪方法。

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  • MATLAB
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    这段简介可以描述为:“用MATLAB编写的优化算法代码”是一系列旨在解决复杂问题并提高效率和性能的源代码集合。这些代码适用于各种领域,包括工程、科学计算等,并且可以通过调整参数来适应具体需求。 MATLAB最优化算法集合 一、无约束一维极值问题 1. 进退法 2. 黄金分割法 3. 斐波那契法 4. 牛顿法 5. 割线法 6. 抛物线法 7. 三次插值法 8. Goldstein 法 9. Wolfe-Powell 法 二、无约束多维极值问题 1. 模式搜索法 2. Rosenbrock 法 3. 单纯形搜索法 4. Powell 法 5. 最速下降法 6. 共轭梯度法 7. 牛顿法 8. 修正牛顿法 9. 拟牛顿法 10.BFGS 法 11.信赖域法 三、约束优化问题 1.Rosen 梯度投影法 2.外点罚函数法 3.内点罚函数法 4.混合罚函数法 5.乘子法 6.坐标轮换法 7复合形法 四、非线性最小二乘优化问题 1.G-N 法 2修正 G-N 法 3.L-M 法 五、线性规划 1单纯形法 2修正单纯形法 六、整数规划 1割平面法 2分支定界法 30-1 规划 七、二次规划 1拉格朗日法 2起作用集算法 3路径跟踪法
  • C的重
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    这段简介是关于使用C语言开发的一个软件组件或工具,专门用于音频信号处理中的重采样过程。该代码实现了高效且精确的算法,支持不同频率间的样本转换,在音频工程和多媒体应用中有着广泛的应用价值。 本程序是用C语言编写的重采样代码,能够实现信号的重采样功能,并且可以提取出其中的重采样算法。
  • Python细菌觅食(含
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    本文章详细介绍了如何使用Python编程语言实现细菌觅食优化算法,并提供了完整的源代码供读者参考学习。 使用Python编写完整的细菌觅食优化代码,用于优化支持向量机等机器学习算法的多个主要参数,进行寻优工作。
  • C的MD5
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    这段C语言编写的MD5算法源代码实现了MD5哈希函数的基本功能,适用于需要数据完整性验证和安全散列的应用场景。 MD5(Message-Digest Algorithm 5)是一种广泛使用的哈希函数,由Ronald Rivest在1991年设计。它能够将任意长度的数据转换为一个固定长度的128位(16字节)摘要,并通常用32个十六进制数字表示。MD5算法可以用于数据完整性校验和密码存储等场景。 实现MD5算法的基本流程包括四个步骤:初始化、数据预处理、迭代计算以及结果转换: - **初始化**:设置四个32位的中间变量A、B、C和D,同时准备一个64位缓冲区以存放经过预处理的数据。 - **数据预处理**:为了适应不同长度的数据输入,需要对原始数据进行填充使其达到512位倍数。具体而言,在原数据末尾添加一位“1”,随后用若干个零补充至总长为512的整数倍,并在最后附加64比特表示初始消息字节数。 - **迭代计算**:MD5的核心在于通过一系列迭代操作来生成摘要,这些步骤包括16轮次处理。每一轮都使用四个不同的函数(F、G、H和I)根据当前值的A、B、C和D以及输入数据块进行计算,并更新中间变量以进入下一轮。 - **结果转换**:经过所有迭代操作后,最终得到的是MD5摘要,即为最初的四个中间变量。这些被转化为32位十六进制字符串形式。 在实现过程中通常会用到以下函数: - `MD5_Init()`: 初始化上下文结构体,并设置初始值。 - `MD5_Update()`: 接收数据块并执行处理操作。 - `MD5_Final()`: 完成所有计算,输出最终的MD5摘要字符串。 学习和理解C语言中实现的MD5算法对于深入掌握哈希函数的工作原理、网络安全以及数据校验等领域具有重要意义。同时也能提升在位操作及内存管理方面的编程技巧。然而需要注意的是由于安全性的考虑(容易产生碰撞),不建议将MD5用于安全性要求较高的场景,例如密码存储等场合;应该选择更先进的算法如SHA-256来代替它。
  • 基于MATLAB的LM
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    本项目基于MATLAB编程环境实现了一种改进的Levenberg-Marquardt(LM)优化算法,旨在提高非线性最小二乘问题求解效率与精度。 使用MATLAB编写的LM优化算法基于imm3215,并非MATLAB内部函数。FK.m是原函数,JFK是一阶雅可比导数。
  • MATLAB的RANSAC
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    这段简介介绍了一个使用MATLAB编程实现的RANSAC(随机抽样一致性)算法的代码。该工具箱适用于需要处理数据中有大量异常值的情形,在计算机视觉、机器人技术等领域有广泛应用。 用MATLAB编写的RANSAC算法可以用于消除误匹配,从而提高匹配质量。
  • MATLAB交叉验证-SOPT:最新凸的稀疏
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    SOPT是一款基于MATLAB开发的工具箱,专门用于实现稀疏信号处理中的高效优化。它采用了先进的凸优化技术来进行交叉验证,适用于各种信号恢复和机器学习场景。 SOPT是一个开源的C++程序包,用于执行先进的凸优化算法以进行稀疏优化。它解决了多种稀疏正则化问题,并包含SARA(Sparse Average Reweighted Analysis)等算法。 此外,SOPT还具备几个MPI接口,适用于各种线性算子和凸优化方法的分布式计算。小波操作符支持通过OpenMP实现多线程处理以提高性能。尽管主要使用C++编写,但也有部分Matlab代码用于测试某些算法原型。 该库主要是为了辅助无线电干涉成像软件包而开发的,并由SOPT作者编写的配套开源工具所支撑。 安装依赖项 SOPT是基于C++11构建的。下面列出了一些必要的先决条件和依赖关系,这些最低版本已经在Travis CI上进行了测试,适用于OSX和Ubuntu Trusty操作系统。 所需的主要C++库包括: - CMake(v3.9.2):允许跨平台编译 - GNU C++ 编译器 (v7.3.0)
  • C蘑菇小游戏
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    这是一款用C语言编写的小游戏程序,玩家可以在游戏中体验采集各种各样的蘑菇的乐趣。通过简单的键盘操作,可以控制角色在游戏场景中移动和收集目标物品,适合编程学习者作为实践项目参考。 关于C语言的游戏编程入门教程有Word文档讲解,内容包括金币的获得方法以及吃蘑菇的效果等内容,有助于提高自己的C编程能力。适合初学者学习使用。
  • C走迷宫
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    本项目采用C语言编程实现经典的走迷宫问题求解算法。通过递归或广度优先搜索等方法探索迷宫路径,寻找从起点到终点的最佳路线,展示算法的魅力与实用性。 用C语言实现走迷宫是一个经典的计算机科学问题,目的是在一个二维数组表示的迷宫中找到从起点到终点的一条路径。这个问题可以通过深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS)来解决。 ### 深度优先搜索(DFS) 该算法的基本思想是从入口开始,尝试每一步可能的方向,并记录已经走过的路。如果在某一步没有继续前进的路,则回溯到上一个位置并选择另一个方向。这样一直进行下去直到找到出口或所有路径都被探索过。 使用C语言实现时,可以利用递归函数来追踪迷宫中的路径。首先定义一个二维数组存储迷宫的数据,并用标志变量标记是否找到了出路。接着编写一个递归的DFS函数,在其中更新当前位置的状态并检查四个方向上是否有可行的下一步(即不是墙且未被访问过)。如果找到出口,则结束搜索,否则继续在新的位置调用该函数。 ### 广度优先搜索(BFS) 广度优先搜索则以层次的方式探索迷宫。从起点开始,逐层扩展所有可能的方向,并使用队列来存储待处理的位置。对于每个新发现的点,如果它是出口,则算法结束;否则将其加入到队列中进行进一步检查。 在C语言里实现BFS时,可以创建一个结构体用于保存坐标信息并利用标准库中的队列数据结构(如`std::queue`)来管理待处理的位置集合。通过循环遍历这个队列直到找到出口或所有可能路径都被探索完为止。 以上就是使用DFS和BFS两种方法在C语言中解决走迷宫问题的基本思路和技术实现方式。
  • C程序
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    这段简介可以这样编写:“用C语言编写的算法程序”介绍了一系列采用C编程语言实现的基础到高级的数据结构与算法。通过具体示例和详细的注释帮助学习者理解和掌握各种经典算法和数据结构的原理及其应用,适合编程初学者以及希望提升自身C语言水平的进阶用户阅读和实践。 C语言是一种广泛应用于系统编程、嵌入式开发、软件工程等多个领域的高级编程语言,以其高效性、灵活性以及可移植性著称。在讨论“用C语言编写的算法程序”中,我们可以深入探讨如何利用这种语言来实现各种算法,并借此提高我们对这些算法的理解和提升自身的编程技能。 一、基础算法 1. 排序算法:使用C语言可以轻松地实现多种排序方法,例如冒泡排序、选择排序、插入排序以及快速和归并排序等。每种方法都有其特定的优点与局限性,在不同场景下适用度各有千秋;理解这些算法的工作原理及其性能特点对于优化程序至关重要。 2. 搜索算法:其中包括线性搜索、二分查找及哈希表查询等方式,它们在数据检索中扮演着重要角色。C语言的指针操作使得实现上述技术变得直观而高效。 3. 动态规划问题求解:如背包问题、最长公共子序列和最短路径计算等也是常用场景之一;通过构建状态转移方程,动态规划能够有效地解决复杂的问题。 二、数字处理与DSP(数字信号处理) 1. 数字滤波器设计:在该领域内,C语言可用于创建IIR(无限脉冲响应)及FIR(有限脉冲响应)类型的过滤机制,它们对于信号的净化与频谱分析有着关键作用。 2. 快速傅里叶变换(FFT)算法实现: C语言支持快速执行离散傅立叶转换操作,这对于音频处理和图像解析等应用至关重要。 3. 生成实际信号或测试系统性能的基础:例如正弦波、方波及随机噪声的创建,这些都是模拟真实世界数据的重要手段。 三、数据结构 1. 链表: C语言中的链表实现允许高效地添加与删除元素,适用于需要动态调整大小的数据集合。 2. 树形结构应用广泛:包括二叉树、平衡树(如AVL和红黑树)以及堆,它们在解决查找问题及排序任务中扮演重要角色。 3. 图算法实践: 如迪杰斯特拉最短路径算法与弗洛伊德-沃舍尔所有对的最短路径计算等;C语言的高度灵活性使得实现这些复杂的图论方法变得可能。 四、文件操作和内存管理 通过使用诸如fopen, fwrite及fread等一系列函数,C语言提供了便捷的方法来进行文件读写。同时,C语言还具备强大的内存控制能力(如malloc、calloc、realloc与free),这使开发者能够精确地掌控程序的内存占用情况;然而,在此过程中也必须注意避免出现内存泄漏或野指针等问题。 五、编程技巧 1. 函数封装:C语言鼓励模块化设计,通过将代码打包成独立的功能单元可以提高其可重用性和维护性。 2. 结构体与联合体的应用: 结构体允许不同类型的数据组合在一起;而使用联合则可以在同一内存区域中存储不同类型的变量。 3. 枚举类型和位操作:枚举提供了一种清晰定义常量的方式,同时位运算在处理硬件接口及代码优化方面非常有用。 综上所述,“用C语言编写的算法程序”涉及了从基础编程到高级技术的广泛范围。通过学习并实践这些内容,可以显著提升个人的技术水平,并能够更有效地解决实际问题;结合具体需求灵活运用所学知识,则可编写出既高效又可靠的代码。