最优化算法

在计算机技术与相关领域不断深化的推动下，综合评价方法取得了显著进展，其中指标权重系数的确定方式作为综合评价的关键一环也取得了新突破。

最优化方法，是指解决最优化问题的方法。所谓最优化问题，指在某些约束条件下，决定某些可选择的变量应该取何值，使所选定的目标函数达到最优的问题。即运用最新科技手段和处理方法，使系统达到总体最优，从而为系统提出设计、施工、管理、运行的最优方案。由于实际的需要和计算技术的进步，最优化方法的研究发展迅速。本资源包含若干种最优化算法的MATLAB代码，方便学习者使用。

使用遗传算法对基本车辆路径最优化问题进行求解，以路径长度作为适应度函数，通过增加惩罚因子体现约束函数。

【优化算法优化】基于自适应风驱动优化算法AWDO，在matlab环境中实现单目标最优化求解的源代码。

探讨了几种确定性算法在全局最优化问题中的应用。这些算法被设计用于数学建模和解决复杂的优化挑战。

本程序通过一个简单的示例，帮助初学者了解粒子群算法的特点和基本流程。

本程序利用 MATLAB 遗传算法，求解函数 y = 200 * exp(-0.05 * x * sin(x)) 在区间 [-2, 2] 上的最大值。

利用MATLAB实现PSO算法，寻求系统的全局最优解。

这是一套经过调试的Matlab图像处理程序，涵盖中值滤波、小波变换、边缘检测、直方图处理、图像放大、傅里叶变换、二值图像处理、图像细化和伪彩色处理等功能。每个程序均已通过验证，确保最优算法的应用。

最优化工具资源整合 涵盖最优化理论学习与实践所需的工具，包括： CPLEX 安装包：囊括 CPLEX 12.6.3、CPLEX 12.9、CPLEX 12.5 和 CPLEX 20.10 等多个版本，满足不同需求。 编程语言接口：支持 MATLAB-CPLEX、Python-CPLEX 和 Python-DOCPLEX，方便用户进行建模和求解。 由于平台限制，资源以单个文件形式提供。如有需要，请与我联系获取访问权限。