优化求解器

当前话题为您枚举了最新的优化求解器。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

MATLAB智能优化算法GA求解器详解
MATLAB中的智能优化算法包括遗传算法(GA)和模拟退火算法(simulannealbnd)。GA求解器不仅能处理无约束优化问题,还能处理非线性约束优化问题,其功能强大。相比之下,simulannealbnd求解器只能解决无约束优化问题。在使用Solver下拉菜单中选择GA算法,在适应函数栏中输入@(x)x^4-3*x^3+x^2-2,变量个数设为1,其余参数保持默认设置,然后点击Start按钮即可运行。
多背包问题求解器
该多背包问题求解器采用两种随机优化算法解决以下最大化问题:最大化 S(X) = (p^t X)约束条件: WX ≤ c 两种算法分别为:1. 交叉熵方法 (CEM)2. Botev-Kroese 方法 (BK) 用户可运行演示文件进行测试:test_ce_knapsack.mtest_cemcmc_knapsack.m 用户可能需要在自己的平台上重新编译mex文件。打开并运行 mexme_mks 进行编译。
EULER向后ODE求解器(MATLAB)
使用欧拉法求解一阶常微分方程的ODE求解器,指定初始值t0、y0、终值tend和迭代次数Niter。
简易有限体积法求解器
这是一个简单通用的瞬态对流扩散问题有限体积法求解器。
DFP 拟牛顿法 求解器
本求解器采用 DFP 拟牛顿法求解目标函数,并提供详细的求解过程和每一步迭代结果,便于初学者理解和学习。
MATLAB中的ODE求解器多种流行求解方法实现
ODE求解器是一组工具,用于解决形如 $y' = f(t,y)$ 的ODE问题。目前已实现的求解器包括:欧拉法、四阶龙格法、库塔法、Runge-Kutta 3/8法、Dormand-Prince法和Runge-Kutta-Fehlberg法(RKF45)。详细文档请查阅/docs文件夹中的内容。
直接线性变换求解器
该脚本使用直接线性变换 (DLT) 技术求解一般投影变换矩阵 A。给定一个 n×k 矩阵 X,其中包含 n 维空间中的列向量,以及一个 m×k 矩阵 Y,其中 Y ~ AX(~ 表示射影相等),求解 A。该解经过标准化以保证唯一性。
MATLAB优化问题求解技巧
这篇文章总结了使用MATLAB解决优化问题的方法,包括几类典型问题、常用函数及具体的操作事例,以简洁明了的方式进行说明。
优化整数规划求解方法
整数规划是一个经过广泛应用的问题,在低版本的matlab环境下尤为实用。
连杆求解器:机械连杆系统中求解未知数的利器
link_solver 可求解机械连杆系统中的任意两个未知数,支持高达 10 个连杆的系统。使用符号库时,可无限扩展。例如,给定一个正方形四连杆,其中顶部连杆的长度和角度未知,link_solver 可正确识别第二个连杆的长度为 5,角度为 0。所有函数都接受矩阵输入,可一次求解多个方向。draw_bar 可根据 link_solver 的输出绘制给定机械系统的图形。