启发搜索算法matlab代码

在本篇内容里小编给大家分享了关于python求最大值最小值方法以及实例内容，有兴趣的朋友们学习下。

基础的数组{1,3,5,-2,4,6}，要求获取：最大值、最小值、元素和、平均

matlab代码粒子群算法粒子群最小化器 粒子群优化算法，用于查找两个函数中的最小值。 该算法以及将要最小化的两个功能在此处进行了描述： 该代码是用Matlab编写的。 要运行它，只需键入PSO22a以最小化所描述的两个函数中的第一个，或键入PSO22b以运行另一个函数。

通用模拟退火优化算法的 Julia 代码。该代码可以找到连续变量的多模态函数的全局最大值（或最小值）。 使用‘模拟退火’算法最小化连续变量的多模态函数，本文的勘误表可在此处获得 该代码是通用的，可以应用于具有任意数量参数的优化问题。优化参数的个数称为优化空间的维度（代码中用变量“D”表示）。要使用代码，必须定义优化空间的维度和边界 算法最大化函数fitness.jl。存储库中存在的 Fitness.jl 文件中实现了一组基准函数。用户可以使用他/她自己的健身功能。适应度函数的输出需要是单个标量值。对于自定义适应度函数，主优化代码中只需要很少的调整。只有维度 (D) 和边界（数组 bL 和 bU）必须根据适应度函数进行调整。代码应该可以正常工作，无需任何进一步的修改。 优化算法的行为由代码中的以下参数决定： gmax = 1000; # Maximum number of generations (max iteration number) Ns = 20; # tests for step variation NT

cpp代码-大作业第二题: 输入一个5行5列的二维数组，编程实现： (1) 求出其中的最大值和最小值及其对应的行列位置； (2) 求出上三角上各元素之和（上三角的元素a[i][j] ，i+j<5）。

差分进化算法求解平方和函数最小值，VS2013编程，C++语言

最详细的题目下降法代码_MATLAB编程-梯度下降法优化线性函数-梯度下降法求解多元函数最小值-注释详细

该代码采用python编写模拟退火算法，整个过程中可以根据更改代码求解最大值与最小值。 1. 模拟退火算法的原理： 输入：温度T、退火控制参数k、初始点x0 输出：最优的自变量值、最大/最小值 （1）给定初始值温度T，退火控制参数k，初始点x0(该点为随机选择点),并计算f(x0) （2）随机产生扰动r=(2*rand-1)*delt;新店x1=x0+r,同时计算f(x1)、f(x1)-f(x0) (3) Metropolis准则，若f(x1)-f(x0)>0,接受该点（更新x0），且接受概率为p=exp(-(f(x1)-f0)/T)，若p>r(r为0-1上的随机数)，接受该点（更新x0），否则放弃该点 （4）执行降温操作：T=T*k;返回（2）继续 （5）执行上述步骤，结束

求高人解答有关BP神经网络输入训练时出现最大值和最小值-neiqian lun.xls   正在做毕设，训练样本为表格形式，在不同车速和方向盘转角输入给定下的车轮角速度。有400多个训练样本，训练时出现了输入最大最小之相等的情况； p=[0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190     200 210 220 230 240 250 260 270 280 290 300 310 320 330 340 350 360 370 380 0     10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 200     210 220 230 240 250 260 270 280 290 300 310 320 330 340 350 360 370 380 390 400    0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190    200 210 220 230 240 250 260 270 280 290 300 310 320 330 340 350 360 370 380 390    400 410 420 430 440 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140    150 160 170 180 190 200 210 220 230 240 250 260 270 280 290 300 310 320 330 340    350 360 370 380 390 400 410 420 430 440 450 0 10 20 30 40 50 60 70 80    90 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 200 210 220 230 240 250 260 270 280    290 300 310 320 330 340 350 360 370 380 390 400 410 420 430 440 450 0 10 20    30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 200 210 220    230 240 250 260 270 280 290 300 310 320 330 340 350 360 370 380 390 400 410 420    430 440 450 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160    170 180 190 200 210 220 230 240 250 260 270 280 290 300 310 320 330 340 350 360    370 380 390 400 410 420 430 440 450 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100    110 120 130 140 150 160 170 180 190 200 210 220 230 240 250 260 270 280 290 300    310 320 330 340 350 360 370 380 390 400 410 420 430 440 450 0 10 20 30 40    50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 200 210 220 230 240    250 260 270 280 290 300 310 320 330 340 350 360 370 380 390 400 410 420 430 440    450 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170 180    190 200 210 220 230 240 250 260 270 280 290 300 310 320 330 340 350 360 370 380;   15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15     15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 20     20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20     20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20     25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25     25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25     25 25 25 25 25 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30     30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30     30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 35 35 35 35 35 35 35 35 35     35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35     35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 40 40 40     40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40     40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40     40 40 40 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45     45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45     45 45 45 45 45 45 45 45 45 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50     50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50     50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 55 55 55 55 55     55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55     55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55     55 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60     60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60]; t=[740.93 738.49 736.11 733.76 731.41 729.01 726.49 723.8 720.86 717.59 713.94 709.81 705.15 699.89 693.98 687.37 679.99 671.79 662.67 652.55    641.37 628.83 614.93 599.54 582.5 563.66 542.85 519.9 494.63 466.87 436.42 403.08 366.64 326.86 283.46 236.15 184.59 128.36 66.968 987.9    984.7 981.43 978.23 975.07 971.91 968.69 965.34 961.78 957.94 953.74 949.11 943.99 938.34 932.12 925.3 917.85 909.7 900.81 891.1 880.48    868.86 856.12 842.15 826.82 810.01 791.61 771.51 749.64 725.89 700.19 672.47 642.61 610.53 576.1 539.16 499.5 456.91 411.17 362.05 309.29      1234.9 1230.9 1226.6 1222.5 1218.4 1214.4 1210.4 1206.3 1202.1 1197.5 1192.7 1187.4 1181.6 1175.3 1168.4 1160.9 1152.8 1144 1134.3 1123.8    1112.3 1099.8 1086 1071.1 1054.7 1036.9 1017.5 996.5 973.81 949.4 923.22 895.22 865.37 833.63 799.93 764.19 726.31 686.17 643.66 598.63    550.96 500.52 447.13 390.51 330.46 1481.9 1477.1 1471.7 1466.4 1461.3 1456.4 1451.5 1446.5 1441.4 1436    1430.2 1423.9 1417 1409.3 1400.9    1391.7 1381.5 1370.3 1358.2 1344.9 1330.5 1314.8 1297.8 1279.3 1259.4 1237.8 1214.7 1189.8 1163.4 1135.3 1105.6 1074.4 1041.6 1007.1 970.93    932.99 893.17 851.37 807.5 761.47 713.18 662.54 609.47 553.88 495.72 434.9 1728.8 1723.2 1716.5 1710 1703.7 1697.7 1691.8 1685.8 1679.6     1672.9 1665.7 1657.7 1648.7 1638.5 1627.1 1614.4 1600.3 1584.9 1567.9 1549.5 1529.5 1508 1484.9 1460 1433.5 1405.3 1375.4 1343.9 1310.8     1276.2 1240.4 1203.2 1164.8 1125.2 1084.3 1042 998.24 952.8 905.55 856.36 805.15 751.88 696.46 638.86 579.01 516.88 1975.8 1969.4 1961.2     1953.1 1945.6 1938.3 1931.2 1923.8 1916.1 1907.6 1898.1 1887.2 1874.7 1860.5 1844.2 1826 1805.5 1783 1758.4 1731.7 1703.1 1672.6 1640.3     1606.1 1570.3 1532.9 1494 1453.7 1412 1369.2 1325.5 1281 1235.8 1190 1143.4 1095.9 1047.4 997.47 946.03 892.87 837.87 780.98 722.17     661.38 598.59 533.76 2222.8 2215.5 2205.5 2195.8 2186.8 2178.2 2169.5 2160.4 2150.5 2139.3 2126.4 2111.3 2093.8 2073.4 2050.1 2023.6 1994     1961.4 1925.9 1888 1847.7 1805.6 1761.7 1716.4 1669.7 1621.9 1573 1523.2 1472.7 1421.8 1370.8 1319.7 1268.6 1217.2 1165.5 1113.2 1060     1005.9 950.4 893.37 834.66 774.2 711.91 647.75 581.79 514.01 2469.8 2461.7 2449.7 2438 2427.4 2417.2  2406.7 2395.3 2382.4 2367.5 2349.8     2329 2304.5 2275.8 2242.8 2205.5 2164.1 2119 2070.8 2019.8 1966.8 1912.1 1856.1 1799.4 1742 1684.2 1626.1 1567.9 1510.2 1453 1396.5     1340.4 1284.7 1229.1 1173.6 1117.6 1061.1 1003.7 945.04 884.96 823.3 759.99 694.98 628.21 559.64 489.36 2716.7 2707.8 2693.5 2679.6 2667.4     2655.4 2642.7 2628.4 2611.6 2591.7 2568 2539.6 2506 2467.1 2422.9 2373.6 2319.8 2262.3 2201.6 2138.6 2073.7 2007.5 1940.4 1872.9 1805.5     1738.3 1671.6 1606 1541.7 1478.9 1417.5 1357.1 1297.5 1238.6 1179.8 1120.9 1061.6 1001.5 940.25 877.67 813.6 748     680.81 611.99 541.5     469.35 2963.7 2953.9 2937.1 2920.7 2906.9 2892.9 2877.5 2859.5 2837.9 2811.9 2780.4 2743.1 2699.8 2650.2 2595 2534.9 2470.9 2403.6 2333.5     2261.2 2187 2111.4 2034.8 1957.7 1880.6 1804.2 1728.5 1654.5 1582.9 1513.9 1447.2 1382.6 1319.4 1257.2 1195.5 1134.1 1072.4 1010.1 946.91]; [pn,minp,maxp,tn,mint,maxt] = premnmx; net=newff,[14,14,1],{'tansig','tansig','purelin'},'trainlm'); net.trainParam.show=5; net.trainParam.epochs=1000; net.trainParam.goal=1e-5; net=init; [net,tr]=train; 源程序如上，求高人告诉该怎么改动。