问题求解

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背包问题求解方案
这是一个关于0-1背包问题的项目,包含了问题的解决代码和相关资料,适用于学习和研究背包问题算法。
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。
ANSYS Workbench工程实例解析问题求解
在投资组合模型中,除了股票外,还有一种无风险投资方式,如购买国库券。国库券的年收益率为5%。如何在考虑股票问题时,有效地利用无风险投资方式?问题分析表明,无风险投资方式是有风险投资的特例。因此,即使在股票模型中,这种模型仍然适用,但无风险投资方式的收益是固定的,其方差为0。根据希望的回报率为15%,我们可以设计对应的LINGO模型。
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。
SBVP 1.0 包:奇异边值问题求解器
SBVP 1.0 包提供了求解奇异边值问题的工具,形式为 y'(t) = f(t,y(t)),其中 f 可能包含奇点。该包使用搭配方法进行求解,并提供误差估计和自适应网格选择功能。
Matlab中的TSP问题求解代码示例
TSP(旅行商问题)是一种经典的优化问题,使用遗传算法可以有效解决。以下是在Matlab环境中给出的10个和30个城市实例的成功运行代码示例。
matlab优化算法实现通用优化问题求解
一个简单的matlab优化通用程序,用于计算连续变量的优化问题。该程序能够有效解决广泛的优化任务,具有较高的灵活性和适应性,适合不同场景的需求。希望大家多提更宝贵意见,相互交流学习,共同提升优化能力。
MATLAB数据拟合中的最优化问题求解
该问题即解最优化问题:例2用下面一组数据拟合中的参数a,b,k
基于Matlab的最优控制问题求解与应用
探讨了最优控制问题的基本概念、模型建立以及利用Matlab进行求解的方法。内容涵盖了最优控制理论在实际工程问题中的应用,并结合数据分析展示了求解结果。 主要内容: 最优控制问题概述 数学模型的建立与分析 Matlab求解方法与代码实现 结果分析与应用案例 适用对象: 对最优控制理论、Matlab编程以及相关工程应用领域感兴趣的读者。
基于遗传算法的旅行商问题求解
该项目利用遗传算法解决旅行商问题,目标是在给定的30个城市(经纬度已提供)中找到最短路径。用户可以自定义调整重组概率、变异概率以及迭代次数,以优化算法性能。