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凸优化理论研究旨在寻找函数的最小值。

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简介：
本系列图书汇集了信息技术和电气工程领域国际上享有盛誉的教材中译本，其中“凸优化理论”是该系列的重要组成部分。该教材由美国著名学者波塞克斯撰写，并收录于“信息技术和电气工程学科国际知名教材中译本系列”。本书为第二三十版，于2015年11月在北京市由清华大学出版社出版。其国际标准书号（ISBN）为978-7-302-39956-8。

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  • Python 中寻找使成本函数最小化的最优解方法
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    本简介探讨在Python中运用优化算法以实现成本函数最小化，涵盖多种求解策略与技术，旨在帮助读者掌握寻找最优解的方法。 本段落主要介绍了使用Python寻找使成本函数最小的最优解的方法，并认为这些方法非常有用。现将其分享给大家以供参考。希望读者能跟随文章内容深入了解相关内容。
     
  • 利用Matlab差分演化算法（DE）寻找函数的最优值
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    本研究运用MATLAB软件平台，采用差分演化算法(DE)高效地搜索并确定多元函数的全局最优解，展示了该算法在优化问题中的强大能力。 本段落介绍如何使用差分演化算法来寻找函数的最小值，并提供了十个实例函数进行演示。所有的Matlab代码都配有详细的注释以便于理解。
     
  • 寻找最大值与最小值
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    本篇文章探讨了如何在数学和计算机科学中高效地找到数组或列表中的最大值和最小值。通过分析不同的算法，文章提供了实用的方法来优化搜索过程，特别关注时间复杂度和空间效率的问题。 编写一个程序，从键盘输入10个整数，并使用指针变量作为函数参数来计算这些数字中的最大值和最小值及其在数组中的位置。
     
  • 在C语言中寻找数组的最小值
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    本文章介绍如何使用C语言编写程序来查找数组中的最小值，通过实例讲解了基本算法和代码实现。适合编程初学者学习和参考。 课程的随堂作业，使用C语言编写，用Dev C++就能运行。这是为编程新手准备的代码示例，希望不要批评指正了。主要是为了帮助那些不想自己动手写作业的朋友方便一下，反正老师也不会仔细检查的。
     
  • 利用遗传算法GA寻找函数最小值
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    本研究探讨了如何运用遗传算法（GA）高效搜索复杂函数空间中的全局最小值，提供了一种优化问题求解的新途径。 遗传算法（GA）用于求解最小值问题时会用到选择、交叉和变异算子。这些操作模拟了自然选择的过程，通过迭代优化来寻找最优解。选择过程挑选出适应度较高的个体；交叉操作则结合两个或多个个体的特征以产生新的后代；而变异则是随机改变某些基因，增加种群多样性，帮助算法跳出局部极小值区域，探索更多潜在解决方案。
     
  • 使用布谷鸟算法(CS)在Matlab中寻找函数的最小值
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    本研究运用布谷鸟搜索算法（CS）于MATLAB平台，旨在高效求解各类数学函数的全局最小值问题，展现其优越的优化能力。 布谷鸟算法可以用于求解函数的最小值，并且结合了莱维飞行技术。这里提供了一个带有详细注释的布谷鸟算法示例，该示例清晰易懂、简洁实用，可以通过更改适应度函数来应用于不同的场景。
     
  • 寻找数组中的最大值！寻找数组中的最大值
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    本教程详细介绍了如何在不同的编程语言中查找数组的最大值，包括算法的基本原理和实践示例。 个人编写了一段代码来求数组中的最大值。
     
  • 利用遗传算法寻找二元函数的最小值
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    本文探讨了应用遗传算法来高效地搜索和确定定义域内二元函数的全局最小值问题，提供了一种新颖且有效的优化方法。 今天为大家分享一篇关于利用遗传算法求解二元函数最小值的文章。该文章具有很高的参考价值，希望对大家有所帮助。我们一起看看吧。
     
  • 利用遗传算法寻找二元函数的最小值
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    本研究运用遗传算法探索并定位二元函数中的全局最小值，通过模拟自然选择和遗传机制优化搜索过程。 二元函数为y=x1^2+x2^2,其中x∈[-5,5]。 初始种群的个数（Number of individuals）设定为NIND=121； 一个染色体（个体）包含NVAR=2个基因； 变量的二进制位数(Precision of variables)设为PRECI=20； 最大遗传代数(Maximum number of generations)设定为MAXGEN=200； 代沟(Generation gap)，以一定概率选择父代遗传到下一代，设置GGAP=0.8。 trace=zeros(MAXGEN,2); % 寻优结果的初始值 Chrom=crtbp(NIND,PRECI*NVAR)
     
  • 利用模拟退火算法寻找函数最小值
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    本研究采用模拟退火算法探讨其在优化问题中的应用，特别聚焦于寻找给定函数的全局最小值，通过温度变化策略避免局部最优解。 该实验采用模拟退火算法来寻找函数的最小值，并使用Matlab进行自编程实现。通过这个实验，可以观察搜索点的过程并自行调整参数。