大多数连续时间动力系统的分岔图都是基于对局部最大值的分析。 事实上，我们还必须考虑最小值。 我们提出了一个应用于 Rössler 系统的程序。 但它适用于任何其他此类模型。

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有时重要的是能够估计样本之间的采样连续函数的峰值。 这称为子样本峰值插值，用于雷达、延迟估计和通信。 通常，将模型拟合到采样数据，然后找到模型的最大值。 我使用的两个模型是抛物线和高斯曲线。 两者都有三个参数，并且可以精确地拟合三个样本（即使样本不是均匀分布的），并且作为奖励，存在参数的封闭形式解决方案。 这个包演示了这个程序，包括两个例子。 一个演示了如何找到具有不均匀间隔样本的函数的峰值。 另一个显示了子样本精度的延迟估计示例。

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此提交可用于评估优化技术在连续变量问题上的性能。 为使生产计划中的利润最大化而出现此优化问题。 然而，这些文件可以用作黑盒优化问题。 该套件中有八个最小化优化问题（case1.p、case2.p、case3.p、case4.p、case5.p、case6.p、case7.p 和 cas8.p）。 所有案例（案例 1 到案例 8）都具有 108 个连续变量的问题维度。 他们每个人都遵循硬惩罚方法，并具有以下格式 [F] = case1（X）; 输入：总体（或解，用 X 表示）及其输出：总体成员的目标函数值 (F)。 文件 ProblemDetails.p 可用于确定每个案例的下限和上限以及函数句柄。 格式为 [lb,ub,fobj] = ProblemDetails(n); 输入：n 是 1 到 8 的整数。 输出：(i) 下限 (lb)， (ii) 上限 (ub)，以及（iii

Tree-Seed Algorithm (TSA) 是最近提出的一种基于群体的启发式搜索算法，用于解决连续优化问题。 在 TSA 中，树和种子代表优化问题的可能解决方案。 树木种群称为林分，林分中的树木数量是 TSA 的控制参数（在群体智能或进化计算算法中称为种群大小）。 TSA 中有两个特殊的控制参数，它们的名称是搜索趋势-ST 和将为每棵树产生的种子数-NS。 详情： http : //mskiran.kisisel.selcuk.edu.tr/tsa/

用于fb_TSA，st_TSA和ns_TSA的Matlab代码论文“通过反馈机制增强树种算法以优化连续问题”