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单纯形法求解多元函数最小值
单纯形法求解多元函数最小值
单纯形法
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单纯形法求解多元函数最小值，自带约束，可以更好的求解带带约束条件的反演问题
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C语言 单纯形法求解函数最小值
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C语言 单纯形法求解函数最小值 单纯形法求解二位函数的最小值 初始单纯形顶点
单纯形法的简单例子：它是一个用单纯形法求两个变量函数的最小值的函数。-matlab开发
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% 这是一个找到两个变量目标最小值的函数% 具有确定性零阶算法的函数：单纯形法。 % 输入变量是： %-fun：目标函数的内联函数%-init_point：单纯形法的起始点%-step_size: 单纯形的初始尺寸%toll: 单纯形维度上停止标准的容差%-numMaxIter：最大迭代次数的停止条件 % 输出变量是： %-valFunc：目标函数的最小值%-var_min: 最低点%-iter
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粒子群算法计算二元函数的最小值
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本文件使用粒子群算法计算出二元函数的最小值，运行速度快。得到的最小值非常接近最优值。只需修改对应的函数表达式，根据所需要的区间，即可运行
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无约束优化单纯形替换法程序matlab
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共轭梯度法求解二元函数极小值
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最优化算法的无约束算法程序，包括单纯形法等
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用共轭梯度法求解方程f=x1*x1+x2*x2-x1*x2-10x1-4x2+60的极小值解.
最速下降法求最小值
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梯度法，又名最速下降法。早的求解无约束多元函数极值的数值方法，早在1847年就已由柯西(Cauchy))提出。它是导出其他更为实用、更为有效的优化方法的理论基础。因此，梯度法是无约束优化方法中最基本的方法之一。该方法选取搜索方向Pκ的出发点是：怎样选取Pk可使ƒ(X)下降得最快？或者说使ƒ(Xκ+λΡκ)-ƒ(Χκ)<0且不等式左式的绝对值尽量大。
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单纯形法实例(代码)。以供参考 % 求解标准型线性规划:max c*x; s.t. A*x=b;x>=0 %A1是标准系数矩阵及最后一列是资源向量，C是目标函数的系数向量 % N是(初始的)基变量的下标 %M=10000 人工变量系数 % 本函数中的A是单纯形表，包括:最后一行是初始的检验数，最后一列是资源向量b %c1是基变量系数 %输出变量sol是最优解 %输出变量val是最优值，k是迭代次数
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主要介绍了简单介绍Python中用于求最小值的min()方法,是Python入门中的基础知识,需要的朋友可以参考下
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yangpeng061
2014-05-30
还可以。。。。。值得参考
nmghappy
2015-08-30
本认为是C++程序，下载后才发现是MATLAB程序，但是还是谢谢
dzta831121
2014-12-15
能跑起来，就是看不懂代码
lemonary
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