新手比较友好型

它是一种确定性迭代零阶算法，可用于解决无约束优化问题。 它使用确定性迭代零阶算法找到两个变量函数的相对最小值。 % 模式搜索方法% 它使用模式搜索方法找到两个变量函数的相对最小值。 % 输入是： % - f：要最小化的函数的matlab内联函数； % - p0：搜索算法的初始点% - step_size：用于探索阶段的初始步骤% - 容差：它定义了探索阶段 step_size 的最小尺寸的停止标准% - N_it：它定义了最大迭代次数的停止标准% 输出为： % - iter：完成的迭代次数% - min：函数在找到的相对最小值中的值。 % - p_min：它是目标函数最小值点的向量 ％％％％ 重要的： ％％％％ 为了正确工作，函数“pattern_search”之前必须有目标函数的等高线图才能最小化。

本代码主要利用MATLAB工具实现MATLAB——求解无约束非线性函数的最小值，简单明了，易于理解

十个分数，去掉一个最高分一个最低分，求平均值，保留一位小数，并以十进制形式输出，初学者编

使用遗传算法解决ackley函数的最小值使用c++语言

peak_and_dip_labels 轻松地使您能够在MATLAB上自动查找，绘制和标记局部最大值（峰值）和局部最小值 此代码需要MATLAB信号处理工具箱，可在此处下载： : 如何使用这些功能： 您只需要“ x”和“ y”数组，就像处理简单的plot（x，y）和两个数字一样：“ hs”控制峰/谷及其各自标签之间的水平间距（（+ ）：右，（-）：左），“ vs”控制垂直间距。 如果有疑问，请设置hs = 0和vs = 0。 [pks，locs] = PeakDipLabels（x，y，hs，vs） PeakDipLabels：查找，绘制和标记峰（红色）和谷值（绿色）。 PeakLabels：查找，绘制和标记峰（红色）。 DipLabels：仅查找，绘制和标记（绿色）。 如何安装这些文件： 这段代码是使用MATLAB（2020a版）编写的。 在您的计算机上下载MATL

通过PSO粒子群算法求最大最小值，可直接运行。粒子群算法通过设计一种无质量的粒子来模拟鸟群中的鸟，粒子仅具有两个属性：速度和位置，速度代表移动的快慢，位置代表移动的方向。每个粒子在搜索空间中单独的搜寻最优解，并将其记为当前个体极值，并将个体极值与整个粒子群里的其他粒子共享，找到最优的那个个体极值作为整个粒子群的当前全局最优解，粒子群中的所有粒子根据自己找到的当前个体极值和整个粒子群共享的当前全局最优解来调整自己的速度和位置。粒子群算法的思想相对比较简单，主要分为：1、初始化粒子群；2、评价粒子，即计算适应值；3、寻找个体极值；4、寻找全局最优解；5、修改粒子的速度和位置。

C#语言读取txt文件，到控制台程序，然后把它放入一个list集合里面去，利用spit等方式读取数据list集合查询它的坐标并且找到集合中的最大值最小值，运行成功之后能显示TXT所有数据的坐标以及最大值最小值。

[Labview]产生 100 个随机数，求其最小值和平均值。

用粒子群优化算法求解函数最大值和最小值问题，稍微更改一下即可求任意函数最值