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  1. matlab最速下降法与牛顿法结合求解函数最大值,还能动画演示求解点的运动过程

  2. 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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-06-09
    • 文件大小：3072
    • 提供者：guidian103

  1. 最优解，贪心算法，多段图的最短路径

  2. 贪心算法一般来说是解决“最优问题”，具有编程简单、运行效率高、空间复杂度低等特点。 一、贪心算法与简单枚举和动态规划的运行方式比较 贪心算法一般是求“最优解”这类问题的。最优解问题可描述为：有n个输入， 它的解是由这n 个输入的某个子集组成，并且这个子集必须满足事先给定的条 件。这个条件称为约束条件。而把满足约束条件的子集称为该问题的可行解。这 些可行解可能有多个。为了衡量可行解的优劣，事先给了一个关于可行解的函数， 称为目标函数。目标函数最大（或最小）的可行解，称为最优解。 a)求“最优解”

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-08-22
    • 文件大小：286720
    • 提供者：wzx_007

  1. C 编写程序 1）求出最优链乘次序。2）求出连乘的值。

  2. C 编写程序 1）求出最优链乘次序。2）求出连乘的值。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2011-12-06
    • 文件大小：2048
    • 提供者：cyxabc123

  1. 用粒子群优化算法求x^2最优值

  2. 用粒子群优化算法求x^2最优值，matlab程序

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-09-12
    • 文件大小：3072
    • 提供者：gin0726

  1. 求最大子段和

  2. 通过四种方法求最大子段和，并输出最优值和最优解

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2013-04-27
    • 文件大小：4096
    • 提供者：shuzutanxie2013

  1. 遗传算法解决简单优化问题的实例

  2. 本程序用遗传算法求函数 F(x) = x * x 在区间[0, 255]上的最大值，遗传算法用到了轮盘赌选择算法、单点交叉算法、单点变异算法。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-05-08
    • 文件大小：7168
    • 提供者：guan_hc2010

  1. 二次插值法

  2. 用Fortran编写的一维二次插值法求最优解，适用于初学者

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-12-01
    • 文件大小：2048
    • 提供者：u013014795

  1. 遗传算法代码

  2. 用遗传算法求取函数的最优值，展示最大适应度和平均适应度

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-03-10
    • 文件大小：3072
    • 提供者：u014019174

  1. LINGO 求最优值

  2. lingo求最优解，最大值或最小值，还可以进行灵敏度分析，是运筹学的好伙伴

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2014-07-12
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：sinat_17564103

  1. 粒子群优化算法求最优解

  2. %程序名称：求解约束优化问题的改进粒子群优化算法 %程序功能：求解带各种约束条件的优化问题 %输入条件：各种初始条件，以及设定参数 %输出数值：最优解位置以及函数极小值

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-11-13
    • 文件大小：32768
    • 提供者：qsyr00

  1. 杂草算法 求最小值

  2. 通过编写杂草算法来寻找到一个二元函数的最小值

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-03
    • 文件大小：5120
    • 提供者：weixin_42128413

  1. 差分进化算法求最优值

  2. 本程序采用差分进化算法迭代搜索给定功能函数的最大值。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-05-03
    • 文件大小：1024
    • 提供者：qq_40230772

  1. 遗传算法非线性规划 求最大值 程序代码

  2. 遗传算法（Genetic Algorithm）即是通过模拟自然进化过程，搜索出最优解的方法，如可用来解决组合优化问题。 程序用Microsoft Visual C++ 2010编写运行成功，对于非线性规划，利用遗传算法中求出目标最有优解。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2018-05-29
    • 文件大小：5120
    • 提供者：wsrjc

  1. python求最长公共子序列（动态规划）

  2. 【问题描述】使用动态规划算法解最长公共子序列问题，具体来说就是，依据其递归式自底向上的方式依次计算得到每个子问题的最优值。 【输入形式】在屏幕上输入两个序列X和Y，序列各元素数间都以一个空格分隔。 【输出形式】矩阵c，其中c[i,j]中存放的是：序列Xi = {x1, ..., xi}和序列Yj = {y1, ..., yj}的最长公共子序列的长度。序列X和Y的最长公共子序列。 【样例1输入】 A B C B D A B B D C A B A 【样例1输出】 [[0 0 0 0

  3. 所属分类：专业指导

  1. 罚函数法利用罚函数求最优值

  2. 利用罚函数求最优值，求解非线性问题的，不等式约束的最优值。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-11-09
    • 文件大小：1024
    • 提供者：llyydd007

  1. Python实现遗传算法(二进制编码)求函数最优值方式

  2. 今天小编就为大家分享一篇Python实现遗传算法(二进制编码)求函数最优值方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-17
    • 文件大小：99328
    • 提供者：weixin_38718413

  1. 分享JS数组求和与求最大值的方法

  2. 前言 面试遇到一个问题：JS数组求和函数。我第一想到的就是数组循环。然而我觉得面试官问这个问题一定不是想考这个人人皆知的方法。当时机智的我竟然想到了递归函数不断加和数组的项，然而折腾了好久都没调好方法，事实证明这并不是最优解。最后面试官问我有没有见过reduce()，真木有哇。所以回来查资料，Array.reduce()是ES5新增的新属性，相似的还有Array.reduceRight()。 下文来总结一下数组求和的方法。 最粗暴的方法：循环获取 通过for循环一项项地加和。看代码： Arra

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-23
    • 文件大小：52224
    • 提供者：weixin_38722193

  1. C#中 城市线路图的纯算法以及附带求极权值

  2. 之前看了很多关于图的遍历的代码 今天我用了常用的数据结构写出来 纯属于算法 性方面还有待提高 时间复杂度最坏情况下O(2^n)  最优：O(n^2)线路图为双向 带有权值  比如A-B距离是5000km 那么B-A有可能不是5000km 所以我在LoadData方法时候没做交换变量直接存放在集合里面以起点递归查找下一连接点并返回当作起点节点查找      代码虽然有些乱 本想调整 ！ 代码如下:　　static List maindata = null;        static int is

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-31
    • 文件大小：61440
    • 提供者：weixin_38640242

  1.  基于最优阈值法的锅炉火焰图像处理的研究

  2. 工业锅炉炉膛内部是一个高温、高辐射、高灰度的环境，炉内燃料的燃烧过程伴随着剧烈而连续的发光发热的物理、化学反应。在锅炉火焰图像识别中，原始图像对该复杂环境变化非常敏感，并严重地影响图像的识别率。针对这一问题，本文介绍了一种提取锅炉火焰特征的最优阈值法。该方法依据统计学基本原理，对锅炉火焰自动识别的实际问题建立一个统计回归模型，并根据回归模型参数直接求取最优的分割阈值。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：625664
    • 提供者：weixin_38725260

  1. 粒子群算法求解最大值问题详解（附python代码）

  2. 文章目录粒子群算法（PSO）代码实现1、导入需要的库2、设置参数3、适应度函数4、初始化粒子群5、迭代更新粒子群 粒子群算法（PSO） PSO 通过模拟鸟群的捕食行为来求取最优解。 假设一群鸟在随机搜索食物。在这个区域里只有一块食物（对应着最优解）。所有的鸟都不知道食物的具体位置，但是它们可以判断自身与食物的大致距离，即通过 fit 值判断与最优解的距离。那么找到食物的最优策略就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域。 PSO 中，问题的每个解都是搜索空间中的一只“鸟”。我们称之为“粒子”。所有的粒

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：60416
    • 提供者：weixin_38639471
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