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目標函數

  • //開發平臺:Microsoft .NET Framework 2.0

    //開發平臺:Microsoft .NET Framework 2.0,Microsoft Visual C# 2005 Express //日期:2005.3.12 //作者:劉波 //粒子群優化算法(PSO):本算法求目標函數的最小值

    標簽: Microsoft Framework 2.0 NET

    上傳時間: 2015-03-15

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  • 模擬退火算法來源于固體退火原理

    模擬退火算法來源于固體退火原理,將固體加溫至充分高,再讓其徐徐冷卻,加溫時,固體內部粒子隨溫升變為無序狀,內能增大,而徐徐冷卻時粒子漸趨有序,在每個溫度都達到平衡態,最后在常溫時達到基態,內能減為最小。根據Metropolis準則,粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT),其中E為溫度T時的內能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題,將內能E模擬為目標函數值f,溫度T演化成控制參數t,即得到解組合優化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數初值t開始,對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時的當前解即為所得近似最優解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。

    標簽: 模擬退火算法

    上傳時間: 2015-04-24

    上傳用戶:R50974

  • 模擬退火算法來源于固體退火原理

    模擬退火算法來源于固體退火原理,將固體加溫至充分高,再讓其徐徐冷卻,加溫時,固體內部粒子隨溫升變為無序狀,內能增大,而徐徐冷卻時粒子漸趨有序,在每個溫度都達到平衡態,最后在常溫時達到基態,內能減為最小。根據Metropolis準則,粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT),其中E為溫度T時的內能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題,將內能E模擬為目標函數值f,溫度T演化成控制參數t,即得到解組合優化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數初值t開始,對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時的當前解即為所得近似最優解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。

    標簽: 模擬退火算法

    上傳時間: 2015-04-24

    上傳用戶:ryb

  • 模擬退火算法來源于固體退火原理

    模擬退火算法來源于固體退火原理,將固體加溫至充分高,再讓其徐徐冷卻,加溫時,固體內部粒子隨溫升變為無序狀,內能增大,而徐徐冷卻時粒子漸趨有序,在每個溫度都達到平衡態,最后在常溫時達到基態,內能減為最小。根據Metropolis準則,粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT),其中E為溫度T時的內能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題,將內能E模擬為目標函數值f,溫度T演化成控制參數t,即得到解組合優化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數初值t開始,對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時的當前解即為所得近似最優解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。

    標簽: 模擬退火算法

    上傳時間: 2014-12-19

    上傳用戶:TRIFCT

  • powell優化搜索算法

    powell優化搜索算法,適合于多參數優化且目標函數中不包含參數的情況

    標簽: powell 搜索算法

    上傳時間: 2015-05-14

    上傳用戶:561596

  • 直線擬合的幾種算法

    直線擬合的幾種算法,其中包括線性最小二乘,和兩種不同目標函數的非線性最小二乘,用于比較這些方法的優劣,另外matlab中說的robust least squares方法沒有找到,希望有朋友能給穿一下:)

    標簽: 直線 算法

    上傳時間: 2014-06-18

    上傳用戶:大三三

  • % [BestPop,Trace]=fmaxga(FUN,LB,UB,eranum,popsize,pcross,pmutation) % Finds a maximum of a functio

    % [BestPop,Trace]=fmaxga(FUN,LB,UB,eranum,popsize,pcross,pmutation) % Finds a maximum of a function of several variables. % fmaxga solves problems of the form: % max F(X) subject to: LB <= X <= UB % BestPop--------最優的群體即為最優的染色體群 % Trace----------最佳染色體所對應的目標函數值 % FUN------------目標函數 % LB-------------自變量下限 % UB-------------自變量上限 % eranum---------種群的代數,取100--1000(默認1000) % popsize--------每一代種群的規模;此可取50--100(默認50) % pcross---------交叉的概率,此概率一般取0.5--0.85之間較好(默認0.8) % pmutation------變異的概率,該概率一般取0.05-0.2左右較好(默認0.1) % options--------1×2矩陣,options(1)=0二進制編碼(默認0),option(1)~=0十進制編碼,option(2)設定求解精度(默認1e-4)

    標簽: pmutation BestPop popsize maximum

    上傳時間: 2015-07-16

    上傳用戶:Altman

  • 這是一個非常簡單的遺傳算法源代碼

    這是一個非常簡單的遺傳算法源代碼,對一特定的應用修正此代碼,用戶只需改變常數的定義并且定義“評價函數”即可。注意代碼的設計是求最大值,其中的目標函數只能取正值;且函數值和個體的適應值之間沒有區別。該系統使用比率選擇、精華模型、單點雜交和均勻變異。

    標簽: 算法 源代碼

    上傳時間: 2013-12-20

    上傳用戶:luke5347

  • 這是一個非常簡單的遺傳算法源代碼

    這是一個非常簡單的遺傳算法源代碼,代碼保證盡可能少,實際上也不必查錯。對一特定的應用修正此代碼,用戶只需改變常數的定義并且定義“評價函數”即可。注意代碼 的設計是求最大值,其中的目標函數只能取正值;且函數值和個體的適應值之間沒有區別。該系統使用比率選擇、精華模型、單點雜交和均勻變異。如果用 Gaussian變異替換均勻變異,可能得到更好的效果。代碼沒有任何圖形,甚至也沒有屏幕輸出,主要是保證在平臺之間的高可移植性。讀者可以從ftp.uncc.edu, 目錄 coe/evol中的文件prog.c中獲得。要求輸入的文件應該命名為‘gadata.txt’;系統產生的輸出文件為‘galog.txt’。輸入的 文件由幾行組成:數目對應于變量數。且每一行提供次序——對應于變量的上下界。如第一行為第一個變量提供上下界,第二行為第二個變量提供上下界,等等。

    標簽: 算法 源代碼

    上傳時間: 2015-10-16

    上傳用戶:曹云鵬

  • 可以解決無約束的最優化問題

    可以解決無約束的最優化問題,如求目標函數的極值等。

    標簽:

    上傳時間: 2016-01-15

    上傳用戶:ynsnjs

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