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。
MATLAB最优化算法代码集
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《MATLAB 智能算法-温正-配书代码》是温正写书时顺手整理的一套代码资源,适合你边学边跑代码。整个压缩包里塞满了智能算法的 MATLAB 实现,像遗传算法、粒子群优化、模拟退火这些都能找到,而且代码结构还挺清晰,适合拿来直接改。
遗传算法的代码用来搞旅行商问题(TSP)挺合适,适配各种约束,自己加几个打印语句调试也不麻烦。要是做调度优化,用这套代码也能起步。
粒子群优化(PSO)那部分我觉得写得还不错,基本流程都有,速度更新、位置更新、最优解记录,没省略。想调参数?直接改变量值就行,响应也快。
讲到模拟退火,代码里温度控制逻辑还挺明晰,退火曲线也能自己设定。像做函数优化、组合优化问题,用这
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最优化课的梯度法代码还挺好用的,尤其适合刚接触优化算法的同学入门。实现逻辑清晰,核心步骤就几个:算梯度、找方向、线搜索、更新点,一直迭代到收敛。用的是 MATLAB 写的,结构不复杂,想调参数也挺方便。配合一些线搜索策略,比如 Armijo 条件,收敛效果会更稳定些。如果你在搞最小化问题、做实验报告啥的,这段代码能帮你省不少事。
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黑白风格的公式推导搭配实战代码,《精通 MATLAB 最优化计算-龚纯》这本书真挺香的。内容结构清晰,数学基础和代码实现都讲得扎实,适合搞最优化模型的你随手查、反复读。
龚纯的书挺注重实操的,不光是推导公式,还结合了MATLAB 的优化工具箱讲各种优化方法,比如线性规划、非线性规划、整数规划这些,代码都能直接跑,像fmincon、linprog这些常用函数也都讲到了。
讲得不啰嗦,思路也清晰。有时候你卡在一个模型调不出结果,翻下这书,看看例子,照着改一改参数,思路就顺了。而且不止教材,网上也有挺多相关资源可以搭配着用:
像这个MATLAB 优化工具包就配套得不错,基本是书里第五章内容的延伸。再
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随机搜索与优化Matlab代码集
随机优化的算法合集里,Matlab支持的代码资源还挺丰富的。内容紧贴《随机搜索和优化简介》这本书,从经典的模拟退火、遗传算法到强化学习和马尔可夫链蒙特卡罗,都有对应实现,跑通后直接上手测试也方便。书后习题也配了不少代码,适合用来教学,或者你要快速复现论文里的一些优化思路也挺方便的。像随机搜索和递归线性估计这些平时不常写的算法,在这套资源里都有完整案例。哦对了,别忘了这个资源官网是 http://www.jhuapl.edu/ISSO/,文档也比较全,代码写得也算清爽。如果你最近在搞优化算法相关项目,尤其又习惯用 Matlab,那这套代码还蛮值得一看的。
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线路最短的 GPS 路径规划,靠的是一个挺灵巧的遗传算法实现。你丢一组经纬度进来,它就能算出最优路线,适合做路线优化或者地图类可视化用。代码结构清晰,注释也还行,逻辑上就是典型的 TSP(旅行商)问题思路。
基于 MATLAB 写的,核心就是模拟遗传进化:先随机生成路径,不断交叉变异,保留最短的那条。你要是熟点儿遗传算法,这套流程基本不用多看文档都能顺下来。
数据输入挺简单,一堆GPS 坐标点就能跑。建议用 CSV 或者 MAT 格式,直接加载比较快。输出是一条最短路径,点的顺序排好了。你要是做城市交通、外卖路线规划什么的,拿来当个参考模型挺合适。
顺带一提,感兴趣的还可以看看这几个相关资源:
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