遗传算法（Genetic Algorithms，GA）是一种基于自然选择和自然遗传机制的搜索算法，它是一种有效的解决最优化问题的方法，属于一种进化算法。本实验要求采用简单遗传算法求解如下一元函数的最大值：

遗传算法求解函数 F(x1 x2)=100(x1^2-x2^2+(1-x1^2; 的最大值 (MATLAB) %Generic Algorithm for function f(x1,x2) optimum 最大值 clear all; close all; %Parameters Size=80; G=100; CodeL=10; umax=2.048; umin=-2.048; E=roun

该资源主要是对于人工智能当中一个经典课题--遗传算法求解函数最大值，其中包含对于该算法的C#代码实例，并且可以直接在visual studio运行，有需要的欢迎下载！！

粒子群算法求解函数最大值Matlab实例 优化算法慢慢学系列文章示例代码

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

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我的思路是这样的： 最速下降法能找出全局最优点，但在接近最优点的区域内就会陷入“齿型”迭代中，使其每进行一步迭代都要花掉非常久的时间，这样长久的等待是无法忍受的，不信你就在我那个程序的第一步迭代中把精度取得很小如：0.000000001等，其实我等过一个钟都没有什么结果出来。 再者我们考究一下 牛顿迭代法求最优问题，牛顿法相对最速下降法的速度就快得多了，而且还有一个好处就是能高度逼近最优值，而不会出现死等待的现象。 如后面的精度，你可以取如：0.0000000000001等。 但是牛顿法也有缺点，就是要求的初始值非常严格，如果取不好，逼近的最优解将不收敛，甚至不是最优解。 就算收敛也不能保证那个结就是全局最优解，所以我们的出发点应该是：为牛顿法找到一个好的初始点，而且这个初始点应该是在全局最优点附近，这个初始点就能保证牛顿法高精度收敛到最优点，而且速度还很快。 思路概括如下： 1。用最速下降法在大范围找到一个好的初始点给牛顿法：（最速下降法在精度不是很高的情况下逼近速度也是蛮快的） 2。在最优点附近改用牛顿法，用最速下降法找到的点为牛顿法的初始点，提高逼近速度与精度。 3。这样两种方法相结合，既能提高逼近的精度，还能提高逼近的速度，而且还能保证是全局最优点。这就充分吸收各自的优点，扬长避短。得到理想的结果了。

遗传算法求解函数最大值（原理及matlab程序）。参考文献：孙增圻，《智能控制理论与技术》，清华大学出版社。