根据双层线性规划全局最优解可在约束域极点上达到的性质和线性规划对偶理论,引进上层目标函数对 应的一种割平面约束,对双层线性规划的约束域不断进行切割,求得问题更好的可行解,提出了一种利用单纯形法 寻找双层线性规划全局最优解的方法。算例说明了算法的求解过程,并验证了算法的有效性。

解决水文模型参数优化问题的全局优化算法，也可以用于其他任意需要多参数参数寻优的问题。

快速模拟退火算法及矿井通风网络全局优化.doc

【word】 一种全局优化算法：遗传算法—单纯形法.docx

此提交包含在使用 MATLAB 进行全局优化网络研讨会中使用的演示文件： http : //www.mathworks.com/videos/global-optimization-with-matlab-products-81716.html 多开始演示 *峰值最小化* 非线性曲线拟合 全球搜索演示 *峰值最小化* 容积效率最大化 模拟退火演示 *峰值最小化* 八皇后问题* 银河旅行推销员 模式搜索演示 *峰值最小化* 华盛顿山演示 遗传算法演示 * 峰值最小化* Rastrgins 函数最小化* 局部群示例* 多目标遗传算法 Rastrgins 函数上的求解器比较 * Rastrings 上多个求解器的比较

Ant Lion Optimizer (ALO) 模仿自然界中蚁狮的狩猎机制。 狩猎猎物的五个主要步骤得以实现，例如随机行走蚂蚁，筑筑陷阱，将蚂蚁困在陷阱中，捕捉猎物和重建陷阱。 这是论文的源代码： Seyedali Mirjalili，The Ant Lion Optimizer，工程软件进展，第 83 卷，2015 年 5 月，第 80-98 页，ISSN 0965-9978， http: //dx.doi.org/10.1016/j.advengsoft.2015.01.010。 ( http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0965997815000113 ) 更多信息请见： http : //www.alimirjalili.com/ALO.html 我有很多这方面的相关课程。 您可以通过以下链接注册，享受 95% 的

此源代码实现了2018年IEEE进化计算大会（ 举办的大规模全球优化竞赛的获胜者 该实现是使用numpy在Python 3中完成的。 此源代码可根据通用公共许可证（GPLv3）免费获得。 但是，如果在研究论文中使用它，则应参考原始工作： “ Molina，D.，LaTorre，A。Herrera，F。SHADE通过迭代局部搜索进行大规模全局优化。2018年度会议，IEEE进化计算大会，里约热内卢，巴西，2018年7月8日至13日， pp 1252-1259“ 它在WCCI 2018中特别是在IEEE进化计算大会上进行了介绍。 。 安装 建议使用 source install.sh 该命令将在venv目录中创建具有所有必需依赖项的虚拟环境（virtualenv）。 跑 准备使用大规模全球优化CEC'2013基准进行实验的源代码。 参数： python shadeils -f -

我们提出了一组基于区间算术的函数来解决小规模全局优化问题，并保证解决方案的边界。 区间分析可用于约束非线性优化问题的所有解，无论是否有等式约束，也可用于约束非线性方程组的所有解。 我们的函数可以使用具有二分方案的区间牛顿法的实现来处理这些问题。 我们的函数的能力可以通过对我们提供的主要函数的一些重要的全局优化示例的分析来展示。

Global Optimization Using Interval Analysis - E. Hansen (CRC) WW

受非洲秃鹰生活方式的启发，提出了一种新的元启发式算法。该算法被命名为非洲秃鹰优化算法（AVOA），模拟非洲秃鹰的觅食和导航行为。为了评估 AVOA 的性能，它首先在 36 个标准基准函数上进行了测试。然后进行了一项比较研究，证明了所提出的算法与几种现有算法相比的优越性。为了展示 AVOA 的适用性及其黑盒性质，它被用来为 11 个工程设计问题寻找最佳解决方案。根据实验结果，AVOA 是 36 个基准函数中的 30 个的最佳算法，并在大多数工程案例研究中提供卓越的性能。Wilcoxon 秩和检验用于统计评估，表明 AVOA 算法在 95% 置信区间内具有显着优势。