为了有效地控制差分进化算法的全局搜索和局部搜索,基于递增交叉概率因子的基本思想,在已有的自适应二次变异差分进化算法的基础上,提出了开口向下抛物线、开口向上抛物线和指数曲线3种非线性的交叉概率因子递增策
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数十年来,人们一直在寻求用于线性规划(LP)的强多项式算法。 最近,出现了一种称为重力滑动算法[1]的新方法。 这是一种梯度下降方法,该下降轨迹沿多面体的内表面滑动,直到到达最佳点为止。 在R3中,重
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主要研究非线性规划的算法。非线性规划在军事,经济,管理,生产过程自动化,工程设计和产品优化设计等方面都有着重要的应用。但非线性规划的研究目前还不成熟,有许多问题需要进一步完善。非线性规划不像线性规划有
论文研究-灰色线性规划的Genocop算法求解.pdf, 遗传算法求解线性规划问题特别是大型线性规划问题通常比常规求解方法有效得多,但如何求解灰色线性规划是一个值得探讨的课题,本文利用遗传算法的Ge
差分进化算法及其应用研究,入门文档。了解当前差分进化算法研究现状,已经差分进化算法的具体实现,可堪一阅!
以代码类的新式,把数学问题化成图形来进行解决
针对K-调和均值聚类算法易陷入局部最优的缺点,提出了一种基于改进差分进化的K-调和均值聚类算法。该算法通过引入基于Logistic变尺度混沌搜索和指数递增交叉概率算子的差分进化算法来增强全局寻优能力。
这是关于学习运筹学的线性与非线性的经典课件。