函数极值问题的发展

matlab新增寻找极值点程序，较老的版本中没有次函数(matlabfindnewextremepointofprocedure,nottheolderversionofthesecondfunct

粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优matlab程序

通过分析matlab神经网络案例，研究了神经网络和遗传算法在BP分类器和RBF回归中的应用。通过粒子群算法进行寻优，实现了对非线性函数极值的准确寻找和优化。源码提供了对算法的详细解读和说明。

粒子群优化算法(Particle Swarm optimization,PSO)又翻译为粒子群算法、微粒群算法、或微粒群优化算法。是通过模拟鸟群觅食行为而发展起来的一种基于群体协作的随机搜索算法。通常

遗传算法是基于达尔文进化论和孟德尔遗传学而发展形成，它是处理非线性模型参数估计的一类通用性较强的寻优方法。遗传算法寻求最优解的基本思想是：从代表问题的可能潜在解集的一个种群出发，此种群由基因编码的一定

用模拟退火算法求二维函数y=5*sin(x1*x2)+x1^2+x2^2的极小值。由原来ARMYLAU：armylau2@163.com的C#版本翻译为C++。

本案例展示了神经网络与遗传算法相结合解决非线性函数极值寻优问题的方法。代码基于MATLAB实现，提供了示例函数和详细的注释，方便读者理解和使用。

python版本的鲸鱼优化算法WOA实现函数极小值寻优，直接运行woa_main.py即可，fitness用的是sphere函数 需要的可以改成其他函数极值寻优

利用Excel极值函数限定销售价格.rar,指定数据的上下限。如本例展示了一份某段时间内水果市场中苹果的销售价格表,但要求其销售价格只能在2.5~4.5元。利用极值函数可以限定销售价格。

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