matlab中如何用遗传算法求极值 matlab有遗传算法工具箱。 核心函数： (1)function [pop]=initializega(num,bounds,eevalFN,eevalOps,options)--初始种群的生成函数 【输出参数】 pop--生成的初始种群 【输入参数】 num--种群中的个体数目 bounds--代表变量的上下界的矩阵 eevalFN--适应度函数 eevalOps--传递给适应度函数的参数 options--选择编码形式(浮点编码或是二进制编码)[precision F_or_B],如 precision--变量进行二进制编码时指定的精度 F_or_B--为1时选择浮点编码，否则为二进制编码,由precision指定精度)

行业分类-物理装置-基于电压首极值时间的直流输电线超高速保护系统及方法.zip

粒子群优化算法(Particle Swarm optimization,PSO)又翻译为粒子群算法、微粒群算法、或微粒群优化算法。是通过模拟鸟群觅食行为而发展起来的一种基于群体协作的随机搜索算法。通常认为它是群集智能 (Swarm intelligence, SI) 的一种。它可以被纳入多主体优化系统(Multiagent Optimization System, MAOS).粒子群优化算法是由Eberhart博士和kennedy博士发明。

《新高考数学专题强化》考点14 导数与函数的极值、最值.pdf

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VBA中使用CallByName函数实现任意单变量函数求极值和方程求解

利用matlab，自编的二维曲线极值点寻找方法。代码里面对输入输出有详细的描述。

python版本的鲸鱼优化算法WOA实现函数极小值寻优，直接运行woa_main.py即可，fitness用的是sphere函数 需要的可以改成其他函数极值寻优

pyextremes Python中的极值分析（EVA） 关于 文档： : 执照： 电子邮件： pyextremes是一个Python库，旨在执行单变量和多变量 。 它提供了执行EVA所需的各种任务所需的工具，例如： 使用块最大值（BM）或峰值超过阈值（POT）等方法从时间序列中提取极端事件 将连续分布（例如GEVD，GPD或用户指定的连续分布）拟合到提取的极端事件 可视化模型输入，结果和拟合优度统计 给定概率或返回期的极端事件（例如100年事件）和相应置信区间的估计 协助模型选择和调整的工具，例如BM中的块大小选择和POT中的阈值选择 安装 从PyPI获取最新版本： pip install pyextremes 从GitHub获取最新的实验版本： pip install git+https://github.com/georgebv/pyextremes 获取有关An

本文档提供的代码是用Python写的，功能为通过遗传算法寻找双参数函数的极值，是一种优化算法。