优化约束罚函数法matlab代码受约束的优化问题 找到约束优化问题的最佳点（最大值或最小值）的 MATLAB 代码 职能 constrv.m ：返回给定点的约束违规。 func.m :要优化的函数。 它可以返回函数值和惩罚函数值。 main.m ：主要功能。 实现基于约束的优化过程。 执行绘图并保存输出。 Marquart.m： Marquardt 方法的实现。 PenatlyFunc.m：惩罚函数方法的实现。 大学m ：使用 Newton Raphson 方法和边界相位方法执行单向搜索。 文件 input.txt ：文件的第一行是一个数字，代表要解决的问题编号。 OUTPUT.mat ：包含单元数据结构的 MALTAB 文件。 第一列表示 R 的值，第二列包含一个表，该表存储了 marquadt 方法针对 R 的相应值的每次迭代的数据。 Report.docx ：报告包含问题定义、使用的方法、获得的解决方案和观察结果。

k均值约束 K-均值聚类实现，可以为每个聚类指定最小和/或最大大小。 通过将K-means实现公式化为最小成本流（MCF）线性网络优化问题，它可以修改集群分配步骤（EM中的E）。 然后，使用成本缩放推入重新标记算法解决此问题，并使用这是一种快速的C ++实现）。 该软件包的灵感来自 。 Bradley等人提出的原始最低成本流（MCF）网络。 已被修改，因此最大群集大小和最小群集大小也可以指定。 该代码基于并实现了相同的 。 参考： 安装 您可以从PyPI安装k-means-constrained： pip install k-means-constrained 在Python 3.6及更高版本中受支持。 例子 可以在API文档中找到更多详细信息。 >> > from k_means_constrained import KMeansConstrained >> > i

Dimitri P. Bertsekas的国外原版《Constrained optimization and lagrange multiplier methods》 一个约束优化方面非常全面、非常好的国外教材。 约束优化和拉格朗日乘数法

NSGA II 算法的 MATLAB 代码（Kalyanmoy Deb、Amrit Pratap、Sameer Agarwal 和 T. Meyarivan，“快速和精英多目标遗传算法：NSGA-II”，IEEE TRANSACTIONS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION，VOL. 6，No. 2, APRIL 2002.) 是为该文件中的 9 个无约束和 5 个约束测试问题开发的。

Constrained Delaunay Triangulations; 网格划分的外文文章，国内下不了。。。

matlab模拟优化代码应力约束的TopOpt 基于99行Top-Opt代码的MBB梁优化的MATLAB应力约束拓扑优化代码。 优化方法是Svanberg的MMA（运动渐近线方法）。 该功能包含在文件中。 材料属性取自Ole Sigmund的类似作品。 P范数方法已用于更快的应力优化。

序贯蒙特卡洛matlab代码联合机会约束程序的顺序凸近似：蒙特卡洛方法 介绍 这是针对联合机会约束问题的顺序凸逼近算法的Matlab实现。 它包括条件风险值（CVaR）和风险值的顺序凸近似值（迭代dc）之间的比较。 使用代码 使用Matlab直接运行example_run.m 。 您可能希望看到下面的结果图： 文件说明： example_run.m ：正在运行的文件，首先打开 main_function.m ：包括生成样本，应用cvar近似，epsilon近似和dc近似，返回特定设置的结果 gensample.m ：为所有随机变量生成正态分布 obj_fun.m ：目标函数 quantile.m ：约束的quantile.m位数 opt_cvar.m, opt_dc.m, opt_eps.m ：针对cvar的优化，一步直流逼近，ε逼近 con_fun_cvar.m, con_fun_dc.m, con_fun_eps.m ：cvar的约束，一步直流近似，ε近似 lincave.m ：凹函数的线性近似 引文 @article{hong2011sequential, title={Sequ

分布式传感器融合

拉基格 在线轨迹生成。 即时的。 时间最佳。 混蛋约束。 Ruckig根据目标航路点的位置，速度和加速度，从受速度，加速度和加速度率限制所限制的任何初始状态开始计算最佳时间轨迹。 Ruckig是库的更强大的开源替代品。 实际上，Ruckig是第一个Type V轨迹发生器，甚至支持定向速度和加速度限制，同时在顶部速度更快。 对于机器人技术和加工应用，Ruckig既可以对不可预见的事件做出即时React，又可以进行简单的离线轨迹规划。 安装 Ruckig没有依赖项（测试除外）。 要使用CMake构建Ruckig，只需运行 mkdir -p build cd build cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release .. make 要将Ruckig安装在系统范围的目录中，请使用(sudo) make install 。 我们建议将Ruckig作为项目中的目录包括在内，并在

论文阅读笔记Vanishing Point Constrained Lane Detection With a Stereo Camera (IEEE 2017)