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非线形优化 Matlab
非线形优化 Matlab
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matlab代码的非线性优化问题
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LINGO1.rar_Lingo非线性_lingo_优化求解器_非线性_非线性 优化 matlab
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LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。LINGO内置了一种建立最优化模型的语言,可以简便地表达大规模问题,利用LINGO高效的求解器可快速求解并分析结果。
用MATLAB求解非线性优化问题
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非线性优化包括相当丰富的内容,我们这里就Matlab提供的一些函数来介绍相关函数的用法及其所能解决的问题。
非线性优化主要算法的Matlab程序
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非线性优化主要算法的Matlab程序,有精确线搜索的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, 信赖域方法, 求解非线性最小二乘问题的L-M...
遗传算法-非线性规划Matlab程序
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遗传算法GA求解非线性规划,线性规划问题的Matlab的程序,并给出一个应用实例,稍作修改,替换自己的优化问题就能使用。
MATLAB非线性优化fmincon详解
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结合工作经验和MATLAB帮助文档,对MATLAB的非线性优化函数fmincon做了详细整理
最优化方法 | BF共轭梯度法优化无约束非线性问题matlab程序
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优化方法的非线性最小二乘问题Matlab代码
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优化方法的非线性最小二乘问题Matlab代码,有需要的可以来下载哦!
MATLAB解非线性优化问题(带GUI,附带详细文档和源代码)-MATLAB课程设计作品
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这个是MATLAB课程设计作品,是一个用四种算法对自定义的三次非线性问题进行寻优,软件设计良好的GUI界面,和详尽的文档说明。 使用之前请务必看下面的的几点说明: 1.本程序主要是程序思路明确,线索易懂,主要用于...
Matlab非线性规划代码
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相对应该文章学习利用的代码
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MATLAB源码集锦-基于非线性整数规划离散型优化问题代码(在MATLAB5.3使用)
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非线性遗传算法寻优,遗传优化算法,matlab
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本案例实现了遗传算法好非线性规划函数的结合,可用于动态路径规划,也可用于工程实践,函数寻优。
【优化求解】粒子群优化灰狼算法matlab源码.md
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homotopy/同伦方法解非线性方程matlab代码
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homotopy过程是一致的 牛逼在利用积分的方法进行求取,不会出现迭代方法不能收敛的问题而且还可以绘制出积分路径便于比较 并配有相关文档说明
MATLAB神经网络和优化算法:21 BP神经网络非线性系统建模非线性函数拟合.zip
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matlab开发-非线性函数的函数优化
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matlab开发-非线性函数的函数优化。利用遗传算法对非线性函数进行函数优化。
非线性最小二乘优化问题的matlab代码
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该压缩文件中是非线性最小二乘优化问题的matlab代码,把里面的代码添加到matlab中的路径中,直接运行就可以了。
非线性共轭梯度法,非线性共轭梯度法实例,matlab
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使用非线性共轭梯度法求解优化问题,使用matlab编程求解,是最优化方向的基本代码
matlab程序非线性优化设计方法
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matlab程序非线性优化设计方法时下流行的关于非线性规划的源程序
matlab粒子群优化算法 非线性函数极值
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利用粒子群算法对非线性函数极值进行求解寻优的matlab程序代码
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MATLAB代码,直接运行,可以换数据。
Matlab 基于支持向量机(SVM)的数据回归预测 SVM回归
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1. Matlab实现支持向量机的数据回归预测(完整源码和数据) 2. 多变量输入,单变量输出,数据回归预测 3. 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE 4. 包括拟合效果图和散点图 5. Excel数据,暂无版本限制,推荐2018B及以上版本 注:采用 Libsvm 工具箱(无需安装,可直接运行),仅支持 Windows 64位系统
Matlab 基于BP神经网络的数据分类预测 BP分类
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1. Matlab实现BP神经网络的数据分类预测(完整源码和数据) 2. 多变量输入,单变量输出(类别),数据分类预测 3. 评价指标包括:准确率 和 混淆矩阵 4. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 5. Excel数据,要求 Matlab 2018B及以上版本
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基于蚁群算法的三维路径规划(matlab实现)
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基于智能优化算法的双层优化求解(matlab代码)
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fun1.m
48B
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1
% p_p(1,:)=[4,1]; % p_e(1,:)=[10.4]; % v_e=[-1,0]; % dt=0.01; global p_p; global p_e; global a; global r; a=1.43; p_p=[4,1]; p_e=[10,4]; r=0.4; %编写主程序 Aeq=[]; beq=[]; x0=[10,4]; [x,fval]=fmincon(@fun1,x0,[],[],Aeq,beq,[],[],@fun2)
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