涉及线性规划、二次规划、非负最小二乘法、无约束一元函数极小问题、无约束非线性规划 、约束非线性规划、目标规划、最小最大问题、非线性最小二乘法、求解非线性方程以及半无穷下的非线性规划。（有例题且带有matlab程序求解过程）

基于遗传算法的非支配排序算法（NSGA_II）是用于求解多目标规划问题的一种方法。 通过帕累托支配求解帕累托最优解可以有效得到多目标函数的求解结果。 为优化帕累托最优解，运用遗传算法对求解结果进行优化。 但同时遗传算法具有未成熟收敛、群体规模对性能影响大、结果受初始值影响较大等缺点，因此利用多种群遗传算法对求解结果进行进一步优化，运用移民算子联系各个种群，运用精华种群保存每代最优结果。 **运行程序请优先下载谢菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱

将离散空间问题求解的蚁群算法引入连续空间, 针对多目标优化问题的特点, 提出一种用于求解带有约束
条件的多目标函数优化问题的蚁群算法. 该方法定义了连续空间中信息量的留存方式和蚂蚁的行走策略, 并将信息
素交流和基于全局最优经验指导两种寻优方式相结合, 用以加速算法收敛和维持群体的多样性. 通过3 组基准函数
来测试算法性能, 并与N SGA II 算法进行了仿真比较. 实验表明该方法搜索效率高, 向真实Pareto 前沿逼近的效果
好, 获得的解的散布范围广, 是一种求解多目标优化问题的有效方法.

基于MATLAB编程，利用PSO寻找函数全局最优（可自行扩展）； 代码注释多，简化强，仅一重循环，便于理解PSO算法编程

本文在优化列车开行方案时综合的考虑了高铁运营企业的运营效益。在确定性假设的条件下，不同停站方案的列车，其开行成本是不同的，所以高铁运营企业的总收益也是不同的。目标函数为不同开行方案的列车开行成本最小，且满足发车能力及各时段的客流量以及服务能力。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真模型及运行结果

ACADO Toolkit 是一个用 C++ 编写的用于自动控制和动态优化的软件环境和算法集合。 它提供了一个通用框架，用于使用多种算法进行直接优化控制，包括模型预测控制以及状态和参数估计。ACADO 工具包是作为独立的 C++ 代码实现的，并带有用户友好的 MATLAB 界面。 面向对象的设计允许方便地耦合现有优化包并使用用户编写的优化例程对其进行扩展。它还提供（独立）高效实施的 Runge-Kutta 和 BDF 积分器，用于模拟 ODE 和 DAE。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「tzr0725」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/tzr0725/article/details/120632370

使用凸优化工具cvx来求解凸优化问题示例

这个优化器的主要灵感是自然界中飞蛾的导航方法，称为横向定向。 飞蛾在夜间飞行，相对于月亮保持固定角度，这是一种非常有效的长距离直线飞行机制。 然而，这些花哨的昆虫被困在人造光周围的无用/致命的螺旋路径中。 MFO 算法对该行为进行数学建模以执行优化。 这是论文的源代码： S. Mirjalili，Moth-Flame 优化算法：一种新颖的自然启发式启发式范式，基于知识的系统，DOI： http : //dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2015.07.006 ( http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0950705115002580 ) 更多信息请见： http : //www.alimirjalili.com/MFO.html 我有很多这方面的相关课程。 您可以通过以下链接注册，享受 95% 的折扣：

【白冠鸡优化算法】基于白冠鸡优化算法求解单目标优化问题（COOT）含Matlab源码