MATLAB实现优化LSTM(长短期记忆神经网络)时间序列预测算法

SeMuDi是Self-Dual-Minimization的缩写，她能求解带有线性约束，二阶锥约束和半定约束的优化问题。

龚纯《精通MATLAB最优化计算》第二版的各章节源代码。

SeMuDi是Self-Dual-Minimization的缩写，她能求解带有线性约束，二阶锥约束和半定约束的优化问题。

最优化技术包括两个方面的内容： 1.建立数学模型 即用数学语言来描述最优化问题。模型中的数学关系式反映了最优化问题所要达到的目标和各种约束条件。 2.数学求解 利用matlab的优化工具箱，可求解线性规划 非线性规划以及多目标线性规划等问题

3.用fminsearch函数求解 输入命令: f='100*(x(2)-x(1)^2)^2+(1-x(1))^2'; [x,fval,exitflag,output]=fminsearch(f, [-1.2 2]) 运行结果: x =1.0000 1.0000 fval =1.9151e-010 exitflag = 1 output = iterations: 108 funcCount: 202 algorithm: 'Nelder-Mead simplex direct search'

基于拉格朗日函数Hesse阵的SQP方法求解约束优化问题的核心代码

matlab方案优化源代码sssMOR 由慕尼黑工业大学自动控制主席开发的稀疏状态空间模型降阶工具箱。 有关更多信息，请在命令窗口中输入doc或访问。 通过在命令窗口中键入sssMOR_gettingStarted来查看我们的演示 编程： MATLAB R2015b 经过测试： MATLAB R2014b，R2015b，R2016b（Windows 7和Ubuntu 16.04.1 LTS） 一些功能需要：控制系统工具箱，优化工具箱。 注意：报名参加我们的时事通讯，以保持最新。 版权 该工具箱由的模型简化实验室开发。 致谢 自2010年以来，开发团队感谢所有研究助手和学生，他们为创建和开发sssMOR工具箱做出了贡献。 衷心感谢用于弹性多体系统的模型简化软件的团队，它为自动生成工具箱文档提供了支持。 制定准则 我们希望您喜欢该工具箱，并希望通过扩展其功能做出贡献。 为确保开发不会失控，我们准备了一些准则，请您遵循。 资料夹结构 工具箱的文件夹结构如下 sssMOR （主文件夹） 应用程序 演示 doc src （源代码） 临时演员 MOR （归约算法） @ssRed （简化对象的类定义

智能优化算法matlab实现。包括：差分进化算法、禁忌搜索算法、粒子群算法、免疫算法、模拟退火算法、神经网络算法、遗传算法、蚁群算法。

该文件包含使用 Simscape 和 Simscape Driveline 构建的双离合变速器模型，可针对控制算法开发或优化测试进行配置。 离合器状态和通过牙嵌式离合器预选齿轮由在 Stateflow 中建模的状态机控制。 可以使用可配置的子系统选择变速器和车辆动力学的模型变体。 MATLAB脚本演示了如何优化轮班时间表以实现最大的燃油经济性，以及如何使用并行计算来加快该过程的速度。 该模型可以配置为硬件在环测试。 请阅读 README.md 文件以开始使用。 使用“从 GitHub 下载”按钮获取与 MATLAB 当前版本兼容的文件。 使用下面的链接获取与早期版本的 MATLAB 兼容的文件。 对于R2020b： https : //github.com/mathworks/Simscape-Dual-Clutch/archive/20.2.3.2.zip 对于 R2020a： h