详细介绍非线性优化理论，并提供了多个Matlab实例，帮助读者深入理解。
非线性优化理论详解及Matlab实例
相关推荐
MATLAB实现各种非线性编程算法非线性优化算法详解
MATLAB实现了多种非线性编程算法，包括但不限于非线性优化算法。这些算法在处理复杂问题时展现出卓越的性能和灵活性。
Matlab
3
2024-07-19
Matlab中的线性和非线性优化算法详解
介绍如何使用quadprog和mpcqpsolver解决各种线性和非线性规划问题。quadprog是一个经典的二次规划求解器，通过分析Matlab文档中的示例可以深入理解其应用。以下是一些实例：在quadprog中，通过设定目标函数和约束条件来优化变量值。mpcqpsolver是另一个强大的优化工具，特别适用于多变量控制问题。它结合了线性和二次规划求解技术，为复杂的优化任务提供了高效的解决方案。
Matlab
0
2024-08-05
MATLAB编写的非线性程序优化
非线性程序优化是一种适用于研究非线性问题的方法，特别适合那些专注于此领域的学者。使用MATLAB编写的非线性程序可以有效提高问题求解的效率和准确性，为研究工作提供强大支持。
Matlab
2
2024-07-18
非线性优化问题探讨
详细讨论了运筹学中的非线性优化问题，内容清晰易懂，适合于数学建模学习。此外，文中还包含了解决实际问题的代码示例。
Matlab
0
2024-08-26
非线性方程组求解：ANSYS Workbench 实例详解
本指南提供了使用 ANSYS Workbench 求解非线性方程组的详细步骤，包括两个示例：
示例 7.1：求解方程组 x^2 + y^2 = 2，2x^2 + x + y^2 + y = 4
示例 7.2：装配线平衡模型，目标是最小化装配线周期，遵循特定约束。
该指南提供 LINGO 代码示例，说明如何在 ANSYS Workbench 中解决这些问题。
算法与数据结构
9
2024-05-12
MATLAB中粒子群优化算法的非线性函数优化
粒子群优化算法（PSO）是一种基于群体智能的全局优化方法，由Eberhart和Kennedy于1995年提出。在MATLAB中，可以利用PSO寻找非线性函数的极值。详细介绍了MATLAB中PSO算法的应用，包括算法的基本原理和实现细节。PSO算法通过迭代优化每个粒子的位置和速度，以逼近函数的最优解。除了介绍核心文件PSO.m和变异策略PSOMutation.m，还说明了如何定义和优化目标函数fun.m。最后，讨论了PSO算法中需要调节的参数和优化过程的监控方法。
算法与数据结构
1
2024-07-23
Matlab实现非线性规划优化-NonlinearPrograming.zip
Matlab非线性规划实现## 使用Matlab函数 fmincon() 和 optimproblem() 进行优化。
Matlab
0
2024-08-05
Matlab下的非线性有限元资源优化
Matlab环境中非线性有限元资源的优化是当前研究的焦点之一。
Matlab
0
2024-08-26
实现非线性拟合的关键步骤及MATLAB应用
为了实现非线性拟合，首先需定义在线函数。步骤如下：（1）创建M文件；（2）使用inline函数定义拟合表达式，例如：fun=inline('b(1)(1-b(2)exp(-b(3)*x))','b','x')，其中b为参数向量；（3）计算在x=0:0.1:1范围内的函数值时，确保矩阵操作正确。这些操作将有助于精确拟合数据曲线。
Matlab
0
2024-08-05