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。

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。

【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。

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。

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。

利用MATLAB实现PSO算法，寻求系统的全局最优解。

多点最优最小熵解卷积（MOMEDA）的 mopeda 代码，挺适合搞振动信号的兄弟们用来做特征提取的。思路是通过最小熵准则，把隐藏在噪声里的冲击信号挖出来，定位故障点比较狠，尤其对轴承类问题挺有效。代码风格还算清爽，运行速度也不错，适合嵌到你现有的 MATLAB 流程里。 mopeda 代码的核心逻辑是根据多个最优点组合来做解卷积，避免了传统方法对参数敏感的毛病。你只要喂进去原始信号，它就能自动找出合适的滤波器，信号一干净，后面搞 FFT、包络都方便。 如果你在做机械故障诊断、信号这类应用，尤其用 MATLAB 做建模仿真，mopeda 算是一个比较实用的利器。哦对了，代码里还有可调参数，适合

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。