针对基本混合蛙跳算法在处理复杂函数优化问题时容易陷入局部最优、收敛速度慢的缺点，提出了一种改进的混合蛙跳算法。该算法把生物学中的吸引排斥思想引入到混合蛙跳算法中，修正了其更新策略，从而维持了子群的多样性。实验仿真结果表明，改进的混合蛙跳算法提高了算法的收敛速度，有效地避免了SFLA的早熟收敛问题，从而改善了对复杂问题的搜索效率，数值实验结果验证了算法的有效性和鲁棒性。

关于数学建模中工程优化问题当中用Matlab解模型所用的工具代码，其用处为：其一，提供对特定问题解答的模板，其二，为Matlab的初学者提供帮助！！！！！！！！！

最新北航《最优化方法》课程(刘红英)个人学习笔记，亲笔摘录重点，字有点丑，但是都是重点，包括无约束优化、约束优化、线性规划、基本可行解、线搜索方法、信赖域方法、Armijo条件、梯度下降法、牛顿法、KKT条件、积极集法、乘子罚函数、精确罚函数和基本SOP法等。若想获取其他相关大作业、期中、期末考试试卷等内容，请点击个人主页查询。

所走路程的最短路径,其可能的路径数与城市个数成指数关系增长.目前应用遗传算法解决TSP问题,主要要解决编码问题和算子的设计问题.编码方式约束了运算空间的大小,好的编码方式可以压缩求解空间,提高运算效率.常见的编码方式有二进制编码,实值编码,自然编码等本文主要讨论**自然编码方式下算子的改进**及其MATLAB的程序实现.针对TSP问题,提出**贪婪交叉算子**和**倒位变异算子**来加快算法的收敛速度,同时又**不易陷入局部最优**,从而较好地解决了群体的多样性和收敛速度的予盾

凸优化分类概述

资源整理不易，欢迎下载交流学习！ NSGA2优化算法Matlab求解多目标优化问题，遗传算法优化+帕累托排序，有效地解决了多目标优化问题，算例可行有效。

matlab开发-解决经济调度多目标优化问题。该代码解决了经济调度问题。

最优化理论-20200421优化问题的定义和分类.pdf

本文讨论了在一个给定的1000 1000(面积单位)正方形区域中如何构建一个Ad Hoc网络。综合运用了图论、运筹学理论，并结合分治法、Floyd算法、Dijkstra算法等方法，给出了满足不同条件的节点分配方案。 问题一中，要求实现正方形区域的完全覆盖，为了简化问题，本论文采用分治法将其分解成许多相同的正多边形，考虑到平面的镶嵌有正三角形、正方形和正六边形，本文分别采用将其划分正三角形、正方形和正六边形三种分治法，然后在分治出各种的正多边形中用Matlab模拟仿真得出每种分治方法需要的最少圆数，他们中的最小数就为最优解，最终得到最优解为：最少用45个节点能覆盖整个正方形区域。 问题二中，寻找一条从节点A到节点D的最短传输路径，本文将图中所给信息导成图论结构，建立图论模型，于是问题就转化为图论中求最短路径问题，因此本文设计两种算法——Floyd算法和Dijkstra算法，运用Matlab编程计算并分析比较两种算法的时间复杂度与空间复杂度。最终得出最优路线：AMHGD；

PPS的源代码，A Population Prediction Strategy for Evolutionary Dynamic Multiobjective Optimization