超详细 | 鲸鱼优化算法原理及其实现(Matlab/Python)答：在智能优化算法的海洋中，鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm, WOA)是一颗璀璨的明珠。由Mirjalili和Lewis于2016年提出，灵感源于座头鲸群体独特的觅食策略[1]。WOA以三个核心阶段——搜索觅食、收缩包围和螺旋更新，模拟了自然界的高效搜寻过程。WOA的三个更新机制相互独立，确保了全局探索和局部优化...
请教高手帮忙编程序~~用matlab编写数值优化方法(最速下降法,惩罚函数法...答：★（借助课件说明过程、作函数的图形并编制计算程序）例4 Rosenbrock 函数 f（x1，x2）=100（x2-x12）2+(1-x1)2 的最优解（极小）为x*=（1，1），极小值为f*=0.试用不同算法（搜索方向和步长搜索）求数值最优解.初值选为x0=（-1.2 , 2）.为获得直观认识，先画出Rosenbrock 函数的...
用matlab解优化问题答：首先编写目标函数。在编辑器中编写好后，保存。然后，将题目转换会命令语言。其中的 1 1 5 A=1 -2 ,B= 3; AEQ= -3 2, BEQ=8; -1 3 L= 4 ,U= 7; 初始值就随便填写符合上下限的数就行了...
优化算法 | Jaya算法(附MATLAB代码)答：其中，best_solution</引导个体趋向最佳解，worst_solution</则促使个体远离最差解，通过这种巧妙的组合，Jaya算法展现了强大的优化性能。二、Jaya算法的实践之旅</ 为了直观展示Jaya算法的威力，我们使用Sphere函数作为实例，目标是找到其最小值。以下是MATLAB实现的代码片段：<!-- 代码片段 -->运行这段...
基于粒子群算法的函数优化问题matlab编程,用于函数。毕业论文,求助_百度...答：我这里有一个粒子群的完整范例：<群鸟觅食的优化问题> function main()clc;clear all;close all;tic; %程序运行计时 E0=0.001; %允许误差 MaxNum=100; %粒子最大迭代次数 narvs=1; %目标函数的自变量个数 particlesize=30; %粒子群规模 c1=2; %每个粒子的个体学习因子，也...
优化算法 | 萤火虫算法答：通过流程图和伪代码，我们可以清晰看到萤火虫算法的逻辑脉络：从初始位置的设定，到根据光强和距离计算吸引力，再到根据这些信息更新萤火虫的位置，每个步骤都至关重要。让我们在代码的世界中，领略萤火虫如何在黑暗中寻找光明。尽管《MATLAB智能优化算法：从写代码到算法思想》这本书（作者：曹旺）提供了深入...
精通MATLAB最优化计算的实 例目录答：例14-7 多变异位自适应遗传算法应用实例。 340例14-8 优化工具的ga求解器应用实例1。 341例14-9 优化工具的ga求解器应用实例2。 342第15章 工程最优化问题实例例15-1 生产任务分配问题应用实例1。 346例15-2 生产任务分配问题应用实例2。 347例15-3 运输问题应用实例。 350例15-4 生产运输问题应用实例1...
用matlab写个powell优化算法的程序,目标函数是多元的,而寻找最优步长时...答：all; close all;载入xls文件 [num, txt, row] = xlsread('c:\\test\\test.xls');apple = num(:, 1); % apple列数据 numlimt = 3; % 阈值 ind = find(apple > numlimt); % 寻找所在的行 num(ind, :) % 显示 结果 ans = 4 3 4 5 4 2 >> ...
超详细 | 灰狼优化算法原理及其实现(Matlab)答：其中，灰狼优化算法(GWO)，由Mirjalili在2014年提出，凭借其独特的狼群行为模拟，以其快速收敛和高精度的特点，在工程应用中独树一帜。深入剖析GWO：GWO以狼群的狩猎行为为灵感，通过迭代更新位置来追寻最优解。它借助C随机权重，强化了全局搜索的广度，其流程包括种群初始化、最优解的设定和位置更新。在...
用MATLAB最优化工具箱的相关函数编程求解: minf(X)=x12+4x22+9x32一...答：【答案】：建立目标函数(ch8-421objfun．m) function f=ch8—421objfun(x) f=x(1)^2+4*x(2)^2+9*x(3)^2—2*x(1)一18*x(3)； 建立求解程序(ch8—421．m) x0=[121]； [Xf]=fminsearch(‘ch8—421objfun’x0) 运行程序ch8—421得 x=1．0000 0．0000 1．0000 f=一10．...
网友点评：
翟鱼勉13554003598：
matlab优化问题 -
日喀则地区1858回复：
在matlab里输入:edit zhidao.m 然后将下面两行写入,并保存 function y=zhidao(x) y=16915/(x(1)*x(2))+59*x(1)^0.2*x(2)^1.2+100; 回到matlab,输入以下内容 xmin=[7;0.05]; xmax=[65;1.59]; x0=xmin; [x,ymin,flag,c]=fmincon('zhidao',x0,[],[],[],[],xmin,xmax); x,ymin 得到的结果:x = 65.0000 1.2364 ymin = 485.8729
翟鱼勉13554003598：
MATLAB优化计算 -
日喀则地区1858回复：
第一步:目标函数 在Matlab下输入:edit,然后将下面两行百分号之间的内容,复制进去,保存 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% function y=zhidao_xiaowind00(x) x1=x(1); x2=x(2); y=...
翟鱼勉13554003598：
用Matlab解最优化问题. -
日喀则地区1858回复：
>> [x,y]=meshgrid(0:0.02:5);>> z=x.^2-8*x+y.^2-6*y-0.1*x.*y+50;>> mesh(x,y,z)>> minz=min(min(z))>> xx=x(find(z==minz))>> yy=y(find(z==minz))
