function [ param ] = NeldSearch( param ) %NERDSEARCH 此处显示有关此函数的摘要 % nelder mead simplex 单纯形直接搜索算法: %param r,g,b 初始三角形顶点: %% initPts = [param.b;param.g;param.w]; if(sum(max(initPts) - min(initPts)) < 1e-5) param.solve = mean(initPts); return; end if(…

线性规划 首先一般所有的线性规划问题我们都可以转换成如下标准型: 但是我们可以发现上面都是不等式,而我们计算中更希望是等式,所以我们引入这个新的概念:松弛型: 很显然我们最后要求是所有的约束左边的变量都不小于0.而求解这类问题,我们又有一套十分便利的模型算法:单纯形 基变量:松弛型等式左边的所有变量 非基变量:松弛型等式右侧的所有变量 基本解:一组基变量和非基变量蕴含着一组基本解,即所有的非基变量都为0,基变量都为等式右侧的常数项(这里要求常数项为正,为负时我们后面讨论) 算法原理: 可证线性规…

* Levenberg-Marquardt法 (LM)+ 通用全局优化算法(Universal Global Optimization - UGO) * Quasi-Newton法 (BFGS)+ 通用全局优化算法(Universal Global Optimization - UGO) * 遗传算法 (Genetic Algorithms - GA) * 摸拟退火 (Simulated Annealing - SA) * 下山単体法 (Simplex Method - SM)+ 通用全局优化算…

最近在上最优理论这门课,刚开始是线性规划部分,主要的方法就是单纯形方法,学完之后做了一下大M算法和分段法的仿真,拿出来与大家分享一下.单纯形方法是求解线性规划问题的一种基本方法. 线性规划就是在一系列不等式约束下求目标函数最大值或最小值的问题,要把数学中的线性规划问题用计算机来解决,首先要确定一个标准形式. 将所给的线性规划问题化为标准形式: s.t.是英文subject to 的简写,意思是受约束,也就是说第一个方程受到后面两个方程的约束.对于求最大值问题可以将目标函数加负号转换为最小值问题.…

 Sorry,各位,现在这里面啥也没,之所以开这篇文章,是防止以后用得到:现在研究这些,总感觉有些不合适,本人还不到那个层次:如果之后有机会继续研究simplex-线性规划问题,再回来参考下面的链接进行学习,也就相当于做个笔记吧.   各位大佬勿怪.   下面几篇文章,觉得写的不错,从最开始将起:至于本人,肯定是没有学习完的. Reference 线性规划专题--SIMPLEX 单纯形算法(一) 线性规划专题--SIMPLEX 单纯形算法(二) 线性规划专题--SIMPLEX 单纯形算法(三)图…

目录 Gym101158 J: 求圆与给定凸多边形最大面积交 模拟退火 三分套三分 模拟退火套路 @ Gym101158 J: 求圆与给定凸多边形最大面积交 传送门:点我点我 求 $10 $ 个点组成的凸多边形 $(convex\quad polygon) $ ,坐标范围 $[-100,100] $ ,与一个给定半径的圆的最大面积交.圆心的位置由你确定! 模拟退火坐标. 三分套三分求最优坐标,坑点是第二个三分的上下限需要动态求. Steepest descent Downhill simplex…

From Tutte institute for mathematics and computing Problem: dimension reduction Theoretical foundations: At a high level, UMAP uses local manifold approximations and patches together their local fuzzy simplicial set representations to construct a top…

%单纯形 %目标函数标准化 % min x1-3x2+2x3 %输入参量 N=[3 -1 2;-2 4 0;-4 3 8]; B=eye(3); A=[N B]; cn=[1;-3;2]; cb=zeros(3,1); c=[cn;cb]; b=[7;12;10]; while(1) invb=inv(B); cn=cn-N'*invb'*cb; if cn>=0 xb=B\b; disp('find') xb break else p=(find(cn==min(cn)));%enter to…

clc clear foj = @ Sphere; Lb = -100; % 搜索空间下界 Ub = 100; % 搜索空间上界 N_iter = 1000; % 最大迭代次数 n_pop = 50; % 种群个数 d = 10; % 种群维度 beta = 3; gamma = 0.1; Z = zeros(n_pop, d); % 随机生成一个d维向量 Z(1, :) = rand(1, d); % 利用logistic生成n_pop个向量 for i=2:n_pop Z(i,:) = 4.…

编写M 文件fun1.m 定义目标函数 function f=fun1(x); % 定义目标函数 f=sum(x.^)+; % .^2是矩阵中的每个元素都求平方.^2是求矩阵的平方或两个相同的矩阵相乘,要求矩阵为方阵. 编写M文件fun2.m定义非线性约束条件 function[g,h]=fun2(x); %定义非线性约束条件 g=[-x()^+x()-x()^ x()+x()^+x()^-]; %非线性约束不等式条件 h=[-x()-x()^+ x()+*x()^-]; 编写主程序文件exam…