优化求解器

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。

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。

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。

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。

开源的MiniSat2.2，小巧轻量的SAT 求解器，挺适合想快速搞懂布尔可满足问题的你。源码结构简单，看几遍就能上手，适合写点小工具或者当算法参考。 代码里注释比较清楚，核心逻辑集中在Solver.cc里，嗯，改起来也方便。响应也快，跑中小规模问题蛮顺滑的。要想二次开发，比如加个可视化输出，也不算麻烦。 平常搞组合优化或者做AI 推理实验，都能派上用场。你也可以对照看看其它类似的求解器，比如 简易有限体积法求解器 或 DFP 拟牛顿法 求解器，取长补短嘛。 如果你第一次搞SAT，建议先跑官方给的例子，再自己写点小公式测测看。遇到大规模问题别急，先学会调参数和约简技巧，省心不少哦。

函数规划优化求解的资料挺有料的，尤其对搞数学建模、AI 算法或者工程设计的你来说，还蛮实用。压缩包里除了基本的理论框架，还有不少优化算法的，比如梯度下降法、遗传算法这些常见套路都有提到。 文档里对线性规划、非线性规划、整数规划这些常见类型也做了划分，讲得比较系统。更赞的是，它还给了实例演示，像是那种一边讲原理一边跑例子的方式，挺适合一边看一边敲代码。 你要是做优化相关的功能，比如做个调参器、策略生成器、或者那种基于模型的仿真控制，这套资料可以帮你更快理清楚流程，从目标函数建模到选算法、调参数都有提到。 对了，还有一点值得一提，里面还涉及了不少算法间的对比，像牛顿法和模拟退火优劣都有，读下来你能

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。

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。

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。

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。