线性优化问题课件

案例7：RBF网络的回归-非线性函数回归的实现

求解线性最小二乘法的三种常用方法:正规方程、QR分解、SVD分解

某工厂向用户提供发动机,按合同规定,其交货数量和日期是:第一季末交40台,第二季末交60台,第三季末交80台。工厂的最大生产能力为每季100台,每季的费用f(x)=50x+0.2x^2(元),此处x为

数学建模之线性规划问题的研究学习资料需要的童子们下

判断系统是否线性注意问题t1．在判断可分解性时，应考察系统的完全响应y(t)是否可以表示为两部分之和，其中一部分只与系统的初始状态有关，而另一部分只与系统的输入激励有关。t2．在判断系统的零输入响

用Lingo求解线性规划问题，简明清晰，实例说明，适合初学者。

经典遗传算法(SGA)解非线性最优化问题的原理及其python代码实现

用遗传算法进行函数优化已得到了较好应用。与遗传算法相比,DNA的编码更具丰富性,译码更具多样性,基因级操作更灵活,且更容易用DNA计算机实现。鉴于基于DNA的函数优化研究还较少,提出了一种基于DNA的

为寻求收敛性质和数值表现具佳的无约束优化算法,利用共轭梯度法和含有两个方向调控参数的谱共轭梯度法,结合LS方法与CD方法给出混合的共轭参数和相应的谱参数,建立采用标准Wolfe线搜索的谱共轭梯度算法,

针对粒子群算法存在的收敛速度较慢和早熟收敛两大难题提出了一种新的改进型粒子群算法：搜索初期由粒子群算法进行全局寻优，当判断粒子群体已经进入局部最优区域时，引入复合形算法迅速达到局部收敛，从而有效地提高