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。
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。
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。
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。
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。
ECOS求解器之MATLAB中RInside调用
ECOS是一个用于解决凸二次锥规划(SOCP)的软件,其表达式如下: minimize c'xsubject to Ax = bG*x <=_K h 其中 h - G*x 属于圆锥 K。 ECOS支持以下类型圆锥:- 正交锥 R+_- 二阶锥 Q_n- 指数锥 K_e 因此,K 是正交锥、二阶锥和指数锥的笛卡尔积。 ECOS_BB(混合整数 SOCP)是 ECOS 的一个扩展,它使用分支限界算法来求解以下形式的混合整数或混合布尔优化问题:
一维精确黎曼求解器-matlab开发
使用精确的一维黎曼求解器解决一维欧拉气体方程。该解决方案基于Fortran代码的学术教材。