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搜索资源列表

  1. 一类优化问题的算法求解

  2. 一类优化问题的算法求解: 　使用水平集方法对应用于工程、金融、经济等领域中的线性多乘积规划问题给出一确定性算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-09
    • 文件大小：241664
    • 提供者：mfkscpy

  1. 神经网络在4型FIR高阶多通带滤波器的自适应优化设计研究

  2. 摘　要:提出了一种新的基于神经网络的FIR线性相位数字滤波器的自适应优化设计 方法.根据4型FIR滤波器的幅频响应特性,构造出一个相应的神经网络模型,并建立了 FIR线性相位数字滤波器的神经网络算法.该算法通过训练神经网络权值,使设计的数字滤 波器与希望得到的FIR线性相位滤波器的幅频响应之间的误差平方和最小化,从而获得 FIR线性相位数字滤波器的脉冲响应.提出并证明了该算法的收敛定理,给出了FIR高阶 多通带滤波器自适应优化设计实例.计算机仿真结果表明,该算法计算精度高,收敛速度快; 用该算

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-05-16
    • 文件大小：50176
    • 提供者：liuyonglin_35

  1. 线性系统的快速优化 与电力系统相关

  2. 线性系统的快速优化，英文，本文论述了电力系统中所用到的与系统优化相关的知识

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-05-16
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：ludaqing

  1. 公平的竞赛评卷优化模型

  2. 在对评委评分一致性进行评价以前，利用加权调和平均数来度量各试卷L个分数的 理想中心位置即公平成绩，表征向公平分数有聚集趋向的L个评分。每位评委打分的公 平性可以用该评委所打分数与该试卷的L个分数的加权调和平均值之差的统计规律来 描述。运用MatLab对数据模拟出每位评委的评分偏离度曲线图并对每个评委的公平性 给出了直观的评价。并列举了评卷过程中，尺度偏差和“不公平”的例子。 根据一份试卷的四个分数与其加权调和平均值的偏离程度，以及评委评分的线性 无关性，运用归一化算法得出各分数的权重，得到了加

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-29
    • 文件大小：317440
    • 提供者：skyksksksksks

  1. 数学建模 优化问题 线性规划

  2. 线性规划问题是目标函数和约束条件均为线性函数的问题： min sub.to： 其中f、x、b、beq、lb、ub为向量，A、Aeq为矩阵。其它形式的线性规划问题都可经过适当变换可化为此标准形式。 函数 linprog 格式 x = linprog(f,A,b) %求min f ' *x sub.to 线性规划的最优解。 x = linprog(f,A,b,Aeq,beq) %等式约束 ，若没有不等式约束 ，则A=[ ]，b=[ ]。 x = linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,u

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-06-06
    • 文件大小：364544
    • 提供者：hqssky

  1. 网上作业法.doc运筹学线性优化举例

  2. 该资源对数学建模很有用，主要运用的到运筹学中的网上作业法，这种方法和线性优化有关。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-08-13
    • 文件大小：105472
    • 提供者：uncle0426

  1. 数学行业线性优化软件

  2. lindo6.0可以用来处理数学工程上的线性优化软件，处理线性优化问题很给力

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-04-14
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：qingliangyouyue

  1. LM 优化算法 Levenberg - Marquardt

  2. C语言编写LM迭代算法+文档说明，是非线性优化处理很好的方法

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2011-10-04
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：eversimon

  1. 线性优化问题课件

  2. 线性优化问题课件，北京大学课程资源！

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2012-07-11
    • 文件大小：567296
    • 提供者：zengxianjin2006

  1. 凸优化matlab代码

  2. CVX-一款在matlab中，用于解决计算包括凸优化等问题，支持线性优化和二次方优化以及半正定算法。-CVX is a modeling system for constructing and solving disciplined convex programs (DCPs). CVX supports a number of standard problem types, including linear and quadratic programs (LPs/QPs), second-o

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-06-18
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：wangliang8786

  1. 鲁棒优化线性规划（yalmip工具包）

  2. %鲁棒线性优化 %利用yalmip求解鲁棒线性优化 % 1.简单线性规划示例 % % 让我们开始一个只有一个标量决策变量x和一个不确定的标量w的小问题。我们用一个不确定约束建立一个问题和一个简单的不确定模型。 % % sdpvar x w % F = [x+w <= 1]; % W = [-0.5 <= w <= 0.5, uncertain(w)]; % objective = -x; % 显然，最佳的x是0.5，因为如果x较大，就存在w使得不确定约束违例。 % 为了解决这

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-03-14
    • 文件大小：695
    • 提供者：shuitianyiwu

  1. excel线性优化题目及解法

  2. 利用excel进行线性优化。有题目有解法有答案。题目是经济类的

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-05-31
    • 文件大小：102400
    • 提供者：qq_32699293

  1. Model predictive control of a mobile robot using linearization

  2. Model predictive control of a mobile robot using linearization。MPC的线性优化

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-11-12
    • 文件大小：303104
    • 提供者：u013914471

  1. 基于自适应粒子群优化算法的波阻抗反演方法

  2. 针对地震勘探资料依赖线性优化方法进行波阻抗反演不易得到全局极值的问题,提出一种改进的粒子群优化算法—自适应粒子群优化算法进行波阻抗反演。自适应粒子群优化算法是以群智能优化理论为基础,通过3种可能移动方向的带权值组合进行全局寻优。该方法搜索速度较快,且具有较强的全局寻优能力。通过函数测试和波阻抗反演的应用,结果表明,自适应粒子群优化算法是一种适应能力较强的全局优化算法,用该方法进行波阻抗反演是可行有效的。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-10
    • 文件大小：218112
    • 提供者：weixin_38526225

  1. 线性逼近法的实例验证

  2. 线性逼近法的实例验证，张春玲，李春明，介绍了序列线性优化法、割平面法、小步梯度法、二次优化问题的线性解法等线性逼近法。提出在进退法中限制寻优方向步长的算法改进

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-19
    • 文件大小：209920
    • 提供者：weixin_38743119

  1. 凸优化Matlab工具箱_cvx手册.rar

  2. CVX matlab工具箱配套教程，供大家学习使用。 资料中讲了，半正定优化问题SDP，线性优化问题LP，二次凸优化问题SOCP等等。 其中分了很多模块讲了，各种问题对应的MATLAB代码格式。有凸优化学习有所帮助。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2020-07-14
    • 文件大小：372736
    • 提供者：qq_40839507

  1. 柳州工业仪器制造厂生产计划的优化和效率分析报告

  2. 柳州工业仪器制造厂生产计划的优化和效率分析报告，本题目是运筹学的一道例题，关于线性优化的问题，有兴趣的可以下载来学习学习。。。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-05-12
    • 文件大小：293888
    • 提供者：luo888888

  1. 基于python解线性矩阵方程(numpy中的matrix类)

  2. 这学期有一门运筹学，讲的两大块儿：线性优化和非线性优化问题。在非线性优化问题这里涉及到拉格朗日乘子法，经常要算一些非常变态的线性方程，于是我就想用python求解线性方程。查阅资料的过程中找到了一个极其简单的解决方式，也学到了不少东西。先把代码给出。 import numpy as np # A = np.mat('1 2 3;2 -1 1;3 0 -1') A = np.array([[1, 2, 3], [2, -1, 1], [3, 0, -1]]) b = np.array([9, 8

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-01
    • 文件大小：51200
    • 提供者：weixin_38698403

  1. BCC342-线性优化_2021-1--源码

  2. BCC342-线性优化_2021-1-

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：7168
    • 提供者：weixin_42171208

  1. Google OR-Tools(二) 线性优化Linear Optimization

  2. 本文参考Google OR-Tools官网文档介绍OR-Tools的使用方法。 1 线性规划问题 线性规划是优化问题里最简单的一种形式，需要极大化或极小化的目标函数是线性的，而约束条件由一组线性等式或不等式组成。很多复杂的非线性规划问题都会需要将其转换成线性规划问题来求解。求解线性规划问题最常用的算法是单纯形法(包括了单纯形表、修正单纯形法、对偶单纯形法等)，除此之外还有内点法、灵敏度分析等算法。 线性规划问题的一般形式： maximizec1x1+c2x2+c3x3+…+cnxnsubject

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：78848
    • 提供者：weixin_38729022
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