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遗传算法解非线性方程组的Matlab程序

牛顿迭代法，解非线性方程组求最优解。

针对花朵授粉算法寻优精度低、收敛速度慢、易陷入局部极小的不足,提出一种把模拟退火(SA)融入到花朵授粉算法中的混合算法。该算法通过SA的概率突跳策略使其避免陷入局部最优,并利用SA的全域搜索的性能增强算法的全局寻优能力。通过6个标准测试函数进行测试,仿真结果表明,改进算法在4个测试函数中能够找到理论最优值,其收敛精度、收敛速度、鲁棒性均比基本的花朵授粉算法(FPA)、蝙蝠算法(BA)、粒子群优化(PSO)算法及改进的粒子群算法有较大的提高;同时,对非线性方程组问题进行求解的算例应用也验证了改进算法的有效性。

eigen3 库，C++

9-解线性方程组的直接解法.ppt

在MVG(多视图几何)和机器学习领域，求解线性方程组几乎是所有算法的根本，本文旨在帮助读者搞懂矩阵分解与线性方程组的关系，并给出利用SVD求解线性方程组的实战代码。 本资源是博文"【动手学MVG】矩阵分解与线性方程组的关系，求解线性方程组实战代码"的完整工程。博文链接：https://blog.csdn.net/a435262767/article/details/108774141

线性方程组在诸如优化，经济学和工程学等现实生活中起着至关重要的作用。 线性方程组的参数通过获取实验或观察数据来建模。 因此，系统的参数实际上包含不确定性而不是不确定性。 可以根据间隔或模糊数来考虑不确定性。 本文对经典方法，扩展原理方法，α-割和区间算术方法这三种求解技术进行了详细的研究，以求解模糊线性方程组。 给出了适当的应用程序来说明每种技术。 然后，我们在数字和图形上讨论不同方法的比较。

手动输入矩阵，调用C++Eigen库求解线性方程组，代码精简

Fortran编写的源程序，清华大学徐士良的，很经典的教材