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基于Matlab的非线性优化算法程序，涵盖精确与非精确线搜索方法

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简介：
本简介介绍了一套使用Matlab编写的非线性优化算法程序包，内含多种精确和非精确线搜索技术，适用于解决各类复杂的优化问题。 梯度下降法用于非线性优化的主要算法包括：精确线搜索的0.618法和抛物线法、非精确线搜索的Armijo准则、最速下降法、牛顿法、共轭梯度法、BFGS 算法、DFP 算法、Broyden 族方法以及信赖域方法。此外，还有用于求解非线性最小二乘问题的L-M算法和解决约束优化问题的方法。这些算法通常可以用Matlab程序实现，并且可以打包为一个包含上述所有算法的压缩文件（例如以.zip格式）。

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  • 基于Matlab的非线性优化算法程序，涵盖精确与非精确线搜索方法
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    本简介介绍了一套使用Matlab编写的非线性优化算法程序包，内含多种精确和非精确线搜索技术，适用于解决各类复杂的优化问题。 梯度下降法用于非线性优化的主要算法包括：精确线搜索的0.618法和抛物线法、非精确线搜索的Armijo准则、最速下降法、牛顿法、共轭梯度法、BFGS 算法、DFP 算法、Broyden 族方法以及信赖域方法。此外，还有用于求解非线性最小二乘问题的L-M算法和解决约束优化问题的方法。这些算法通常可以用Matlab程序实现，并且可以打包为一个包含上述所有算法的压缩文件（例如以.zip格式）。
     
  • 基于新型非精确线搜索的PRP和Dai-Yuan共轭梯度法
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    本研究提出了一种新的非精确线搜索技术，并将其应用于改进的PRP及Dai-Yuan共轭梯度算法中，以提高优化问题求解效率。 程序使用的软件是MATLAB 2020b。test_wwp 和 test_mwwp 分别代表 WWP 线搜索和 MWWP 线搜索下的测试结果。在 wwp 和 mwwp 中可以选择使用 PRP 或 Dai-Yuan 共轭梯度法中的一种方法。采用这两种新型算法对典型的无约束优化问题进行了数值分析。
     
  • 非线性优化算法：MATLAB中的非线性编程算法实现
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    本书聚焦于运用MATLAB进行非线性优化问题求解，深入讲解了多种非线性规划算法及其在软件中的具体实现方法。 非线性优化算法：各种非线性编程算法的MATLAB实现。
     
  • 基于MATLAB/Simulink的仿射非线性系统的控制仿真，涵盖完全及局部精确线性化模型
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    本研究利用MATLAB/Simulink工具，探讨了仿射非线性系统的控制策略，包括完全和局部精确线性化的建模与仿真方法。 仿射非线性系统的Matlab_simulink仿真包含完全精确线性和局部精确线性的模型，并附有实验报告。这对学习非线性控制的同学可能有所帮助。
     
  • 共轭梯度法及其MATLAB实现_精确线搜索
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    本文章介绍了共轭梯度法的基本原理，并详细讲解了在进行最优化计算时采用精确线搜索技术的应用。文中还提供了该方法在MATLAB中的具体实现代码和示例，帮助读者深入理解和应用这一高效的数值求解算法。 用精确线搜索的共轭梯度法求解问题的极小点。
     
  • 拉普拉斯方程MATLAB代码-非线性热传导：利用不精确牛顿法求解非线性问题...
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    本项目提供了一套基于MATLAB的解决方案，用于解决非线性热传导问题。通过应用不精确牛顿法来求解拉普拉斯方程，适用于模拟复杂材料中的热量传递过程。 该项目涉及使用不精确的牛顿法求解非线性方程组的稀疏系统问题： \[ \mathbf{F}(\boldsymbol{U}) = \boldsymbol{0} \] 具体来说，我们将采用并行Newton–CG方法，并研究正方形区域中部分绝缘自热介质中的非线性热传导现象。该模型与之前项目所考虑的模型相同。 在评估建筑物地下储存库内自加热废物的关键参数值时会遇到这类问题。当关键参数超出一定范围后，稳态解可能变得非常大甚至无限大，从而导致材料爆炸风险增加。关于更多细节，请参考Greenway和Spence以及Adler的研究成果。 **模型制定** 我们关注的焦点在于求解无量纲非线性热传导方程： \[ \mathcal{F}(u)[\lambda, \beta] := -\frac{\partial^2 u}{\partial x_1^2} - \frac{\partial^2 u}{\partial x_2^2} - g(u) [\lambda,\cdot] \] 其中，$g(u)$表示热源项的非线性函数。
     
  • 非线性最优化的计算方法
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    《非线性最优化的计算方法》一书深入探讨了求解非线性规划问题的各种算法和技术，涵盖理论分析与实际应用案例。 《非线性最优化计算方法》是研究生课程的经典教材之一，由张光澄主编，并由高等教育出版社出版。该书作为权威教材，在相关领域内具有很高的参考价值。
     
  • 基于遗传算法与非线性规划的函数寻优方法_寻优_局部搜索_fiftysry
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    本文提出了一种结合遗传算法和非线性规划技术的创新优化策略，旨在提升复杂函数全局最优解的求解效率及精确度。通过引入局部搜索机制增强探索与开发能力，有效克服传统方法在处理高维、多模态问题时的局限性，为工程设计等领域提供强大工具。 经典的非线性规划算法通常使用梯度下降方法来求解问题，在局部搜索方面表现出色，但在全局搜索能力上有所欠缺。相比之下，遗传算法通过选择、交叉和变异操作来进行搜索，具有较强的全局搜索能力，但其在局部优化上的表现相对较弱。本代码旨在结合这两种算法的优势：利用遗传算法进行全局探索，并借助非线性规划方法加强局部细化处理，以期找到问题的全局最优解。
     
  • 基于 MATLAB 的非线性 MPC 优化算法（含代码）
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    本作品介绍了一种基于MATLAB的非线性模型预测控制(MPC)优化算法，并附带相关代码。适用于工程和科研领域中复杂系统的实时优化控制问题。 模型预测控制（非线性MPC）的优化算法采用同时法和顺序法求解非线性问题：序列二次规划(SQP)、牛顿-拉格朗日方法用于收敛检查，使用线搜索最速下降作为顺序方法之一，而牛顿法则为另一种可能的顺序方法。
     
  • 基于遗传算法与非线性规划的函数优化方法
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    本研究结合遗传算法和非线性规划技术，提出了一种新的函数优化策略，有效提升了复杂问题求解效率与精度。 通过采用遗传算法进行全局搜索以及非线性规划算法进行局部搜索，可以找到问题的全局最优解。