针对基于邻域拥挤的差分进化算法求解非线性方程组系统时存在丢根、陷入局部最优等不足,提出一种改进的差分进化算法.首先,提出一种个体预判机制,判断当前群体的个体属于哪一类,并分别采取不同的操作;其次,设计一种新的混合差分变异算子,以增强算法跳出局部最优的能力;然后,改进外部存档策略,延长了父代优秀个体在种群的保存时间,有利于搜索该优秀个体附近的根.在所选测试函数集上的实验结果表明,所提出的算法能有效搜索到非线性方程组系统的多个根,并与当前5种算法进行对比,所提出算法在找根率和成功率上更具优越性.

线性矩阵不等式(LMI)的-MATLAB求解（中文教程），很好的教程，推荐学习

偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法，特别当两组变量的个数很多，且都存在多重相关性，而观测数据的数量（样本量）又较少时，用偏最小二乘回归建立的模型具有传统的经典回归分析等方法所没有的优点。

算法设计与分析的递归方程求解，包括递推法、公式法、分治法

可以输入一个任意大小的迷宫数据，用非递归的方法求出一条走出迷宫的路径，并将路径输出； 要求：在上交资料中请写明：存储结构、基本算法（可以使用程序流程图）、源程序、测试数据和结果、算法的时间复杂度、另外可以提出算法的改进方法；

在原来ga基础上改变适应度函数解决实际大规模交期问题，并且有交期惩罚函数可以修改你需要的目标值

用Python实现的Maze PathFinder Visualizer 如何使用 在电路板上的前两次左键单击可初始化起点和终点 单击或单击并拖动以创建障碍 按空格键，看看算法开始了！ 符号 “ @”：开始和结束节点 “＃”：障碍 “ *”：访问的节点 “ +”：路径 广度优先搜索 广度优先搜索不受加权，保证了最佳路径。 深度优先搜索 深度优先搜索未加权，不能保证最佳路径。

研究单变量非线性方程的二分法求解及此方法的收敛性，根据误差估计确定二分次数并进行求解。

matlab优化二元一次方程组代码用于同时列表驱动的源配置文件光度代码原型的代码。 ##概述完整的软件可能分为三个阶段。 阶段1：仿真，阶段2。线性矩阵的生成，阶段3。求解矩阵方程。 该原型完成了前两个阶段。 IDL代码创建玩具模型源列表和贴图，以及线性拟合软件所需的矩阵。 fortran代码执行线性代数。 ＃＃代码 IDL代码（Seb Oliver）。 最高级别：do_lstdrv_wrapper.pro运行一些示例：compare.pro创建二进制拟合文件以比较输入/输出 中级：lstdrv_wrapper.pro运行上述第1阶段和第2阶段 底层：lstdrv_matrix.pro使用矩阵运算来计算像素源偏移。 过时的：test_ld_mat.pro lsrdrv_example.pro旧的测试例程 tmp /：所有代码，包括运行IDL代码所需的库例程 Fortran代码（Martin Kunz） ConjGrad.f：用于求解矩阵方程的共轭梯度法。 ＃数据： 已经运行了各种示例 eg1：两个声源无噪音 eg2：两个声源无噪音 eg3：具有100个来源的400X400图像 eg4：

将Galerkin高次有限元应用于双曲守恒律组的Hamilton-Jacobi方程形式，得到了求解一维双曲守恒律组的数值格式。对于标量守恒律方程以及线性双曲方程组，这类计算格式具有TVD性质。非线性方程组的计算结果表明该方法具有较好的收敛性。