改进的粒子群算法和归一化罚分法求解多目标优化问题

多目标perota优化问题MATLAB仿真

改进的增强拉格朗日函数，带有改进的灰太狼优化算法，用于约束优化问题

用外点法解决多维有约束优化问题，其中运用牛顿法进行迭代

Aquila Optimizer (AO) 是一种新颖的基于种群的优化方法，其灵感来自于 Aquila 在捕捉猎物过程中的自然界行为。 主要参考文献： Abualigah, L., Yousri, D., Elaziz, MA, Ewees, AA, A. Al-qaness, MA, Gandomi, 啊，Aquila 优化器：一种新颖的元启发式优化算法，计算机与工业工程(2021), doi: https://doi.org/10.1016/j.cie.2021.107250 Researchgate 提供的代码： https : //www.researchgate.net/publication/350411564_Matlab_Code_of_Aquila_Optimizer_A_novel_meta-heuristic_optimization_algorithm

matlab开发-求解优化问题的非随机算法。自然优化

上传一篇关于免疫遗传算法的文档，供大家学习，最近在学习免疫优化智能算法

无约束非线性最优化问题 求解无约束最优化问题的方法主要有两类，即直接搜索法和梯度法。 直接搜索法适用于目标函数高度非线性，没有导数或导数很难计算的情况。常用的直接搜索法为单纯形法，此外还有Hooke-Jeeves搜索法、Pavell共轭方向法等。 在函数的导数可求的情况下，梯度法是一种更优的方法。常见的梯度法有最速下降法、Newton法、Marquart法、共轭梯度法和拟牛顿法等。 MATLAB优化工具箱中用于求解无约束非线性规划问题的函数有fminunc和fminsearch。

最优化问题的算法的一般迭代格式 给定初始点x0,令k=0. (1) 确定xk处的可行下降方向pk; (2) 确定步长ak,使得f(xk+akpk)

2021-10-26 18:51:26 6.16MB 优化

1