说明：拟牛顿法是求解优化问题的一种重要方法，本文在 Matlab 平台上，运用 拟牛顿法对最小值问题进行了无约束优化求解。计算结果表明，拟牛顿法能够比 较精确地计算函数的极小值。

matlab 优化 求解 问题 牛顿法

说明：排课问题是一个有约束的、多目标的组合优化问题，并且已经被证明是一个NP完全问题。 遗传算法借鉴生物界自然选择和自然遗传机制，使用群体搜索技术，尤其是用于处理传统搜索方法难以解决的复杂的和非线性的问题。经过近40年的发展，遗传算法在理论研究和实际应用中取得了巨大的成功，本文将遗传算法用于排课问题的求解...

排课 排课问题 solving fuzzy 排课约束 NP排课 适应度函数

说明：模拟退火算法matlab工具箱，可以用于多目标优化、约束优化等方面，配合进化算法使用，是难的的好工具

模拟退火约束 多目标约束 多目标算法 优化 多目标

说明：此源码是对人工蚁群算法的一种实现，用于无约束连续函数的优化求解，对于含有约束的情况，可以先使用罚函数等方法，把问题处理成无约束的模型，再使用本源码进行求解。

说明：matlab 遗传算法GA，粒子群算法PSO,蚁群算法AS 前段时间上智能计算方法实验课上，自己做的程序。帖到这里，希望有人能改进它们，交流经验这样更有价值。 遗传算法解决最小生成树问题，PURFER编码。 粒子群算法做无约束最优化问题。 蚁群算法解决TSP问题。

蚁群算法-tsp GA-TSP-实验 蚁群粒子群 蚁群算法-约束 MATLAB-PSO-TSP

说明：基于遗传算法的路径优化,对主要讨论的问题进行了理论分析。接着根据课题要求进行数学建模，分别从乘车时间最短和换乘次数最少两个方面建立目标函数，并根据路线上站点数、路线数、路线集连通性等对数学模型建立约束条件。通过遗传算法运用matlab工具对数学模型编程求最优解。

说明：基本粒子群优化算法和改进粒子群优化算法程序，包括：用基本粒子群算法求解无约束优化问题，用带压缩因子的粒子群算法求解无约束优化问题，用线性递减权重粒子群优化算法求解无约束优化问题，用自适应权重粒子群优化算法求解无约束优化问题，用随机权重粒子群优化算法求解无约束优化问题，用学习因子同步变化的粒子群优化算...

说明：B题推荐资料下载[及思路介绍]

美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM)

说明：非负矩阵分解 （NMF） 已成为最广泛使用的聚类技术的探索性数据之一分析。但是，由于每个数据点进入平方的残留错误的目标函数与大了一些局外人错误很容易地主宰的目标函数。在本文中，我们提出了鲁棒流形的非负矩阵分解使用 ℓ2、 1-范数和整合 NMF 和相同的聚类框架下的谱聚类 （RMNMF） 方法。我们...

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说明：&遗传算法（GA）是一种基于模拟生物进化的自然选择过程来求解有约束和无约束优化问题的方法。该算法反复修改单个解的总体。在每一步，遗传算法从当前群体中随机选择个体，并将其作为父母，为下一代生育后代。在连续几代人中，人口“进化”到一个最优的解决方案。