说明：遗传算法（GA）是通过对自然界中生物的遗传和优胜劣汰的进化过程进行模拟与抽象，进而形成的一种自适应全局随机优化搜索方法。遗传算法只需提供目标函数作为寻优信息，它从某一随机生成的初始群体出发，经过选择、交叉和变异等遗传操作后对个体进行适应度评价，保留适应度较强的个体遗传到子代种群中，经过多次的迭代计算...

matlab 算法 运行 遗传 优化 求解

说明：粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等[ 开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算...

说明：适合学习多目标优化算法的好例子，完美运行，粒子群算法 多目标优化是在现实各个领域中都普遍存在的问题，每个目标不可能都同时达到最优，必须各有权重。但是，究竟要怎样分配这样的权重，这已经成为人们研究的热点问题。同时，根据生物进化论发展起来的遗传算法，也得到了人们的关注。将这两者结合起来，能够利...

说明：拟牛顿法和最速下降法(Steepest Descent Methods)一样只要求每一步迭代时知道目标函数的梯度。通过测量梯度的变化，构造一个目标函数的模型使之足以产生超线性收敛性。这类方法大大优于最速下降法，尤其对于困难的问题。另外，因为拟牛顿法不需要二阶导数的信息，所以有时比牛顿法(Newton...

拟牛顿迭代法 无约束优化 拟牛顿法 导数约束 优化 s函数

说明：算法流程：选定训练集和测试集-数据预处理-交叉验证选择最佳参数-分类准确率-预测-利用最佳参数训练SVM。

数据预处理 交叉验证 最佳参数 训练SVM SVM

说明：matlab最优化计算。最优化工具箱，包括代数方程的求解、无约束优化、线性规划与二次型规划、非线性规划、混合整数规划、多目标规划、动态规划与最优化路径以及智能优化方法。主要提供各种matlab工具箱，matlab例子。

说明：这段代码给出了简单的 IWF 算法，以表明它是一种次优的方案。国际举联是次优功率分配方案，试图优化每个用户的权力。每个用户试图优化其本身的力量以更贪婪的方式而忽略对其他用户的干扰影响。回一场平局可以是所有用户不断都增加其个人的权力，同时都增加整体干扰明显使用户覆盖率较低的生活更加困难的网络中获得最大...

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说明：pso算法的代码，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值，-PSO algorithm code is based on an iterative optimization tools. Initialize the system for a group of rand...

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说明：        基于优化A-star算法的最优路径最短路径规划。 

A星算法 最优路径 最短路径 A-star算法 A-star

说明：该案例的功能是使用遗传算法优化BP神经网络，分为BP神经网络结构确定、遗传算法优化和BP神经网络预测三个部分。遗传算法优化使用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值，种群中的每个个体都包含了一个网络所有权值和阈值，种群中的每个个体都包含了一个网络所有权值和阈值，个体通过适应度函数计算个体适应度值，遗传...

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