Matlab程序有精确线搜索的0.618法和抛物线法、非精确线搜索的Armijo准则、速下降法、牛顿法、再开始共轭梯度法、BFGS算法、DFP算法、Broyden族方法、信赖域方法、求解非线性小二乘问题的L.M算法、解约束优化问题的乘子法、求解二次规划的有效集法、SQP子问题的光滑牛顿法以及求解约束优化问题的SQP方法等，此外，《优化方法及其Matlab程序设计》配有丰富的例题和习题，并在附录介绍了Matlab优化工具箱的使用方法。

基于元胞自动机的创新扩散优化方法研究与分析

341 5.1 线性最小二乘问题的解法

1 引言 　　随着无线通信技术的迅速发展，微波通信技术通信的应用的范围非常广泛。微波天线是微波通信系统中最重要的部分，凡是能利用电磁波来传递的信息几乎都依靠微波天线传递与互换，同时微波天线也可辐射电磁波等能量。微波天线是微波通信系统收发设备的“出入口”，天线性能直接影响整个系统的运行。目前关于微波天线优化的研究成果虽然很多，但多数均是从单一因素进行考虑，优化效果并不是非常理想，本文通过综合考虑多种因素并优化微波天线选择参数来寻找更合理的选择方法。 　　2 微波天线选择时应考虑的因素研究 　　图1为微波传播示意图，微波信号在传输过程中，会受到大气、海面、地面、高大建筑物、山峰的折射和绕射等

针对环境经济发电调度问题，提出一种基于评价函数的交互式多目标优化方法并结合改进的粒子群优化的求解方法。构造的总体协调度评价函数可以较好地平衡节能和减排2个优化目标。决策者可以通过调整各单目标满意度来体现其主观愿望。该方法克服了多目标向单目标转化过程中权重系数选择的困难，增强了决策方案选择的互动性。对一个含6台发电机组的系统进行仿真分析，结果验证了该方法在求解环境经济调度问题方面的可行性和有效性。

最优化实验之变尺度法 double f (double coe[], double x[])//返回函数值待求函数的函数值 { return coe[0]*pow(x[0],2)+coe[1]*pow(x[1],2)+coe[2]*x[0]*x[1]+coe[3]*x[0]+coe[4]*x[1]+coe[5]; } void grads (double coe[], double x[],double grads_x[]) //二维函数梯度函数定义 { grads_x[0] = 2*coe[0]*x[0]+coe[2]*x[1]+coe[3]; grads_x[1] = 2*coe[1]*x[1]+coe[2]*x[0]+coe[4]; } void SD(double h[],double grads_x[],double s[])//定义搜索方向向量函数 { s[0]=-(h[0]*grads_x[0]+h[1]*grads_x[1]); s[1]=-(h[2]*grads_x[0]+h[3]*grads_x[1]); } double findlambda (double coe[], double x[], double s[]) //求解lambda { return(-(2*coe[0]*x[0]*s[0]+2*coe[1]*x[1]*s[1]+coe[2]*x[0]*s[1]+coe[2]*x[1]*s[0]+coe[3]*s[0]+coe[4]*s[1])/(2*coe[0]*s[0]*s[0]+2*coe[1]*s[1]*s[1]+2*coe[2]*s[0]*s[1])); } void H (double h[],double x[],double temp_x[],double grads_x[],double temp_g[] )//求解变化矩阵H

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该算法在函数 f 的参数为 x 时确定函数 f，对于 x_L、x_C 和 x_R 的参数，函数的给定值分别为 f_L、f_C 和 f_R。

最优化方法实验之外点法 #include #include #define MAXDEM 10 struct MODEL { double (*g[10])(double *); double (*f)(double *); int stNum; } Model; double f(double x[]) { return x[0]+x[1]; } double g1(double x[]) { return -x[0]*x[0]+x[1]; }

涉及线性规划、二次规划、非负最小二乘法、无约束一元函数极小问题、无约束非线性规划 、约束非线性规划、目标规划、最小最大问题、非线性最小二乘法、求解非线性方程以及半无穷下的非线性规划。（有例题且带有matlab程序求解过程）