说明：可以解决随机性问题，是一组不错的程序。在均成功运行。大家可以试一试的。

随机性问题

说明：考虑到TSP问题的特点，采用一种受贪婪算法启发的贪婪交叉算子和贪婪倒位变异算子，实验证明，该算法能够极大地提高了算法的收敛速度又保证了最优解的得到，而且具有较好的鲁棒性。下面遗传算法求解TSP的基本步骤： （1）种群初始化。个体编码方法有二进制编码和实数编码，在解决TSP问题过程中个体编码方法为...

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说明：最速下降法是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失...

最速下降法 梯度下降 gradient-descent 最小二乘问题 最小中值法

说明：matlab最优化程序包括 无约束一维极值问题 进退法 黄金分割法 斐波那契法 牛顿法基本牛顿法 全局牛顿法 割线法 抛物线法 三次插值法 可接受搜索法 Goidstein法 Wolfe.Powell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 拟牛顿法 信赖域法 ...

极值优化 梯度下降 约束-粒子群 最优乘子法 最优化算法

说明：matlab最优化程序包括 无约束一维极值问题 进退法 黄金分割法 斐波那契法 牛顿法基本牛顿法 全局牛顿法 割线法 抛物线法 三次插值法 可接受搜索法 Goidstein法 Wolfe.Powell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 拟牛顿法 信赖域法 ...

极值优化 梯度下降 约束-粒子群 最优乘子法 最优化算法

说明：在金融中很多问题由于没有解析的数学方程或概率密度函数，再考虑到市场行情的变化莫测，风险即未来的不确定性无处不在。度量风险的主要方法之一便是随机模拟，例如期权定价、风险价值的计算等等。本章主要介绍概率分布、随机数生成、随机收益率与价格序列的生成等。

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说明：　提出一种改进的禁忌搜索算法来求解背包问题。该算法基于禁忌搜索技术,并采用I&D策略,同时设计了两种针对局 部最优解的变异算子。改进后的算法能有效地弥补标准禁忌算法对初始解依赖的缺陷,同时也避免了搜索停滞的现象。通过对具 体实例和随机问题的测试,表明改进后的禁忌搜索算法有更好的性能。 关...

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说明：在此模型中我们首先研究基于高斯隐藏马尔科夫随机字段 （HMRF） 模型及 expectationmaximization (EM) 算法。然后我们概括它到以混合物基于模型的隐马尔科夫随机字段。在 MATLAB 中实现的算法。我们也应用该算法对彩色图像分割问题和 3D 体积分割问题. 马尔科...

matlab 分割 图像 模型 基于 混合 高斯 体积 彩色 马尔 可夫 机场

说明：Benders分解算法是J.F.Benders在1962年首先提出的，是一种求解混合整数规划问题的算法。Benders分解算法将具有复杂变量的规划问题分解为线性规划和整数规划，用割平面的方法分解出主问题与子问题，通过迭代的方法求解出最优值。 Benders分解算法是一个很常用的算法,用来计算像最小整...

Benders分解法 机组组合

说明：提出了一种新颖的求解约束问题的群智能优化算法。该算法模拟杂草 克隆、占地生长与繁殖的自然行为，具有入侵性杂草的鲁棒性、适应性和随机性等特点，算法简单而有效，具有准确的全局搜索能力。结合罚函数方法将提出的算法 应用于求解工程设计优化问题,实验结果及比较表明提出的算法获得了更优的结果，同时也显示了它在求...

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