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。

Differential Evolution——A Practical Approach to Global Optimization 差分进化算法入门基础书籍

要测试该软件，请参阅包含的简单多层感知器脚本。 实现了以下优化算法：AMSgrad、AdaMax、Adadelta、Adam、Delta-bar Delta、Nadam 和 RMSprop。

cvpr2014 论文saliency optimization from robust background detection的代码

动态调度的matlab代码物联网应用的移动边缘计算中的动态请求调度优化 这是S. Hu和G. Li发表的题为“面向物联网应用的移动边缘计算中的动态请求调度优化”的论文的非官方MATLAB实现。 您可以在此处找到相同的副本： 介绍 该研究论文和该项目解决了相同的两个主要问题，但是我使用不同的算法解决了它们： 上行链路功率分配问题（PA） 作者的解决方案：基于次梯度的非合作博弈模型（NCGG） 我的实现：惯性加权粒子群优化 联合资源分流与计算资源调度问题（JRORS） 作者的解决方案：多目标优化i-NSGA-II（MO-NSGA） 我的实现：二进制粒子群优化 安装 通过运行以下命令将软件包下载到本地文件夹（例如〜/ MEC /）中： git clone https://github.com/MEC/Dynamic-Request-Scheduling-Optimization-in-Mobile-Edge-Computing-for-IoT-Applications.git 运行Matlab并导航到文件夹（〜/ MEC /），然后运行main.m脚本。 如果希望用我的结果绘制图形，请运行O

This is a book for people interested in solving optimization problems. Because of the wide (and growing) use of optimization in science, engineering, economics, and industry, it is essential for students and practitioners alike to develop an understanding of optimization algorithms.Knowledge of the capabilities and limitations of these algorithms leads to a better understanding of their impact on various applications, and points the way to future research on improving and extending optimization algorithms and software. Our goal in this book is to give a comprehensive description of the most powerful, state-of-the-art, techniques for solving continuous optimization problems. By presenting the motivating ideas for each algorithm, we try to stimulate the reader’s intuition and make the technical details easier to follow. Formal mathematical requirements are kept to a minimum.

利用头脑风暴优化算法求fun.m中函数的最优解，x/y的取值范围为[-5,5]，flag_find_min为1则求函数最小值，flag_find_max则求函数最大值

Boyd著作Convex Optimization配套的PPT。英文书籍阅读难度大，可以参考一下这个，挺不错的

讲线性优化内点法算法的经典参考书，英文版的，读下来绝对有收获

英文版的最优化算法教程，内容简单易于理解，而且提供了很多精彩的算法。