matlab最优化算法合集，配套书籍的代码

matlab遗传算法路径优化代码实例，可供大家学习。同时带有注释，大家可根据自己需要进行学习

matlab最优化算法合集，配套书籍的代码

蝴蝶算法的Matlab实现，附件中包含提出蝴蝶算法的作者的原版论文

详细讲述了MATLAB在最优化计算中的应用，遗传算法，禁忌算法等

线性规划问题是目标函数和约束条件均为线性函数的问题，MATLAB6.0解决的线性规划问题的标准形式为： min sub.to： 其中f、x、b、beq、lb、ub为向量，A、Aeq为矩阵。 其它形式的线性规划问题都可经过适当变换化为此标准形式。 在MATLAB6.0版中，线性规划问题（Linear Programming）已用函数linprog取代了MATLAB5.x版中的lp函数。当然，由于版本的向下兼容性，一般说来，低版本中的函数在6.0版中仍可使用。

真值发现方法，通过估计每个信息源的可靠度然后整合相关信息，可以从众多信息中推断出最值得相信的信息。本报告所述的真值发现方法基于凸优化理论，其目标函数衡量提供的信息与识别的信息的加权距离，通过最小化此距离函数使聚合信息接近真值，运用优化理论解决并提出有效的OBTD算法，并根据实际数据常有的长尾现象，提出更加可靠的置信度感知真值发现算法

对于拓扑优化的matlab实例，可以应用于分析，快捷便利。

贝叶斯超参数优化matlab代码用于建模生物标志物轨迹的参数贝叶斯多任务学习 该模型同时为多个受试者构建和测试纵向轨迹模型，允许使用生物标志物相似性度量的受试者模型的信息共享（即耦合）。 此代码来自我们的“使用参数贝叶斯多任务学习建模纵向生物标志物”() 和 OHBM 2018。 目录 blr_sim 目录包含用于模拟的顶级文件，而 blr 目录包含大部分模型训练、预测和性能评估代码。 gpml-matlab-v4.0-2016-10-19 目录用于超参数优化，aboxplot 目录用于制作漂亮的箱线图。 utils 包含一些基本的实用功能。 简单的例子 blr_sim 目录中有一个简单的示例，您可以运行和修改它： simple_example 模拟 您还可以通过以下方式运行我们论文中描述的模拟： sim_both_full 这将在 out_blr_sim 目录中为您生成几个中间文件以及两个数字（来自论文），这些数字显示了 50 次模拟运行和 2 个模拟场景（截距变化和受试者轨迹的斜率变化）。 上面的命令至少需要几个小时才能运行，因为它在两个模拟场景（8 x 50 x 4 x 2 =

凸优化matlab代码轨迹凸可行集算法 这是用于运动规划实时优化的凸可行集算法的实现（Changliu et al.2018）（）。 我的项目合作伙伴（）和我还扩展了该算法，以为多个智能体生成优化的轨迹而不会发生碰撞。 该项目是宾夕法尼亚大学的一门课程，因此由于学术诚信政策，该代码无法公开显示。 我们在论文上的9页报告和扩展结果在这里（）链接，在下面的段落中，我将对该算法进行概述。 算法 凸可行集算法是一种用于解决具有凸目标函数和非凸约束的运动规划问题的快速算法。 它将非凸问题转化为一系列凸问题，并迭代求解。 它是通过在非凸域内找到凸可行集并将它们作为凸优化问题求解直到收敛而做到的。 本文中的这张图很好地形象化了此过程： 执行 在我们的实现中，我们将目标函数表述为二次函数，该函数对在规划范围内遵循给定轨迹所必需的加速度进行了惩罚。 这样就形成了平滑而短的轨迹，从而完全避免了障碍。 给定场景的最终轨迹可以在此处看到，其中灰色框是障碍物，细线是先前迭代的解，而收敛的解以黑色显示： 我们将CFS实现的性能与使用Matlab的fmincon的内部点方法进行了比较。 我们在两种不同的计划方案上测