详解MATLAB在最优化计算中的应用是一本比较全面介绍MATLAB实现各种优化算法的书，里面MATLAB代码很详细

遗传算法多目标函数优化MATLAB代码遗传基因 本文的仿真源代码。 抽象的 我们解决了认知无线电网络中的功率控制问题，在该网络中，次要用户利用空间频谱机会而不会对主要用户造成不可接受的干扰。 提出了一个优化问题，旨在最大程度地提高次要用户的效用并确保主要和次要用户的QoS。 为了解决功率分配问题，提出了一种遗传算法，并提出了两种适应度函数。 第一个旨在最小化辅助网络的总发射功率消耗。 第二个是多目标函数，面向联合优化次级网络的总容量和发射功率消耗。 结果表明，基于多目标适应度函数的遗传算法辅助功率控制方案的性能接近最佳。 入门 为了运行仿真，您需要Matlab 2015a或更高版本以及与已安装的Matlab版本兼容的C编译器。 在命令行中输入： git clone https://github.com/raikel/GeneticCrn 打开Matlab并将源目录src （及其所有子文件夹）添加到Matlab搜索路径。 在Matlab工作区中，打开目录src\lib\mex并在命令窗口中键入： compile 这将编译所有源mex文件。 要使用默认参数值运行仿真，请在Matlab命令窗

遗传算法代码，外加个人理解希望大吉你可以多多交流

轨迹优化matlab源代码并行停车的轨迹规划 微小情况下的并行停车运动计划方法％========================================= ====================================％时空分解的MATLAB源代码：一项知识并行停车运动优化的基于％的初始化策略”。 ％================================================== ============================ ％（C）2016 Bai Li版权所有。使用这些源代码产生新贡献时，使用者必须引用以下文章。 ％Bai Li等人，“时空分解：基于知识的初始化，用于并行停车运动优化的策略”，基于知识的系统，2016年。

凸优化matlab代码轨迹stable_lds 这个简单的存储库提供了MATLAB代码，可通过求解凸程序的数据来估计线性动力系统。 开发部门提出了一种变体，可以从数据中估计吸引子和非线性稳定动力学（假设线性参数变化模型）。 该代码依靠YAMLIP和sedumi求解器来解决估计中出现的凸优化问题。 要运行代码的简单演示，请首先初始化并更新相应的子模块。 在终端中，转到yout stable_lds文件夹 $ cd your_stable_lds_folder 然后 $ git submodule update --init --recursive 要运行演示，请在MATLAB命令窗口中运行 >> demo 将会弹出一个图形，您可以在其中绘制任意数量的轨迹。 完成后，单击“停止记录”，您将看到生成的动态系统的流线型 该代码可以估计吸引子和所提供轨迹的动态，或将吸引子约束到先验提供的状态。

基于遗传算法的BP神经网络优化算法的MATLAB实现

外罚函数+共轭梯度法求条件约束极值源码（最优化作业）

基于粒子群优化与灰色系统理论的多目标优化程序，很好用

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协作频谱感知和适应环境，认知无线电能够填补频谱空洞并在不对授权用户造成有害干扰的情况下提供服务。 我们考虑使用能量检测优化协作频谱感知以最小化总错误率。