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matlab退火演算法

發布時間: 2023-03-21 22:31:38

1. MATLAB模擬退火求解最優化問題時每次的結果都不一樣,如何解決回答後適當加分

模擬退火演算法,蟻群演算法和遺傳演算法都是啟發式隨機搜索演算法,這種演算法理論上式不可能得到最優解的,只能去接近它,由於初始解是隨機的,所以每次運行結果必然是不一樣的。根據你問題的規模運行數十次和數百次,然後求平均值,可以判斷你的演算法優劣。

2. matlab 用模擬退火,使用了option的設置,如下 options = saoptimset('HybridFcn',@patternsearch,);

這是對尋優函數搜索方式的設定,LargeScale指大規模搜索,off表示在殲廳規模搜索氏乎隱模式關閉,Simplex指單純形算... 一般選擇final顯示最終結果。 在MATLAB運行窗口直接輸入optimset可顯示所有可設置的參數及對應頃橋的可選擇的參...

3. matlab用模擬退火法求函數f(x,y)=sin(xy)+x^2+y^2的最小值。

能解釋一下為什麼要用模擬退火法嗎?

這個函數的最小值直接觀察就能看出來在x=y=0處,或者用fminunc也可以求解:
x=fminunc(@(x)sin(x(1)*x(2))+x(1)^2+x(2)^2,[0 0])

當然,用模擬退火演算法也很簡單,換一下函數即可:
x=simulannealbnd(@(x)sin(x(1)*x(2))+x(1)^2+x(2)^2,[0 0])

4. MATLAB 7.0

附件說明

關於MATLAB的入門視頻有不少,但要稱的上完整、系統,恐怕很難有統一的標准。

我提供的是胡曉冬,董辰輝的《MATLAB從入門到精通》(人民郵電出版社,2010-06)一書的配套光碟,應該能滿足你的需求。內含217個實常式序文件,330分鍾的視頻講解。

圖書下載

ishare.iask.sina.com.cn/f/67219177.html

圖書簡介

本書以MATLABR2009a軟體為基礎,系統講解了MATLAB基本環境和操作方法。本書介紹了最新的MATLAB功能,並分章闡述了數據類型、數值計算、符號計算、編程基礎、可視化、Simulink、應用程序介面等內容,結合案例詳細講解了MATLAB語言的使用。本書還專門講解了實用的MATLAB編程技巧與數學建模應用等。
本書所帶的光碟是讀者學習MATLAB的好幫手,提供了全部示例的源程序,另外配有知識點和例題的視頻教程,可幫助讀者更好地理解書中的內容並更快地掌握MATLAB的使用方法。
本書內容豐富、貼近實戰應用,可作為高校學生系統學習MATLAB的書籍,也可以作為廣大科研和工程技術人員在工作中使用MATLAB的參考書。

圖書目錄

第1章MATLAB概述1
1.1MATLAB簡介1
1.2MATLAB主要功能2
1.2.1開發演算法和應用程序2
1.2.2分析和訪問數據3
1.2.3實現數據可視化3
1.2.4進行數值計算4
1.2.5發布結果和部署應用程序5
1.3MATLAB安裝與啟動5
1.3.1MATLAB的安裝5
1.3.2MATLAB的啟動與退出7
1.3.3Desktop操作界面簡介8
1.4CommandWindow運行入門8
1.4.1命令行的使用8
1.4.2數值、變數和表達式9
1.4.3命令行的特殊輸入方法11
1.4.4命令窗口的顯示格式12
1.4.5命令窗口常用快捷鍵與命令13
1.5CommandHistory窗口14
1.6CurrentDirectory窗口14
1.7WorkspaceBrowser和VariableEditor窗口15
1.7.1WorkspaceBrowser窗口15
1.7.2VariableEditor窗口15
1.8命令行輔助功能與FunctionBrowser16
1.9Help17
1.9.1HelpBrowser18
1.9.2命令窗口查詢幫助18

第2章矩陣和數組20
2.1矩陣的創建與組合20
2.1.1創建簡單矩陣20
2.1.2創建特殊矩陣21
2.1.3矩陣的合並22
2.2矩陣的尋訪與賦值23
2.2.1矩陣的標識23
2.2.2矩陣的尋訪24
2.2.3矩陣的賦值24
2.3進行數組運算的常用函數25
2.3.1函數數組運算規則的定義25
2.3.2進行數組運算的常用函數25
2.4查詢矩陣信息27
2.4.1矩陣的形狀信息27
2.4.2矩陣的數據類型27
2.4.3矩陣的數據結構28
2.5數組運算與矩陣運算28
2.6矩陣的重構29
2.6.1矩陣元素的擴展與刪除29
2.6.2矩陣的重構30
2.7稀疏矩陣31
2.7.1稀疏矩陣的存儲方式32
2.7.2稀疏矩陣的創建32
2.7.3稀疏矩陣的運算35
2.7.4稀疏矩陣的交換與重新排序36
2.7.5稀疏矩陣視圖38
2.8多維數組38
2.8.1多維數組的創建39
2.8.2多維數組的尋訪與重構41
2.9多項式的表達式及其操作44
2.9.1多項式的表達式和創建44
2.9.2多項式運算函數45

第3章數據類型47
3.1數值型47
3.2邏輯型47
3.2.1邏輯型簡介47
3.2.2返回邏輯結果的函數48
3.2.3運算符的優先順序50
3.3字元和字元串51
3.3.1創建字元串51
3.3.2字元串比較52
3.3.3字元串查找與替換53
3.3.4類型轉換54
3.3.5字元串應用函數小結55
3.4structure數組56
3.4.1structure數組的創建57
3.4.2structure數組的尋訪59
3.4.3structure數組域的基本操作60
3.4.4structure數組的操作61
3.5cell數組63
3.5.1cell數組的創建63
3.5.2cell數組的尋訪65
3.5.3cell數組的基本操作65
3.5.4cell數組操作函數66
3.6Map容器67
3.6.1Map數據類型介紹67
3.6.2Map對象的創建68
3.6.3查看Map的內容69
3.6.4Map的讀寫70
3.6.5Map中key和value的修改72
3.6.6映射其他數據類型73

第4章數值計算75
4.1因式分解75
4.1.1行列式、逆和秩75
4.1.2Cholesky因式分解77
4.1.3LU因式分解78
4.1.4QR因式分解79
4.1.5范數81
4.2矩陣特徵值和奇異值82
4.2.1特徵值和特徵向量的求取82
4.2.2奇異值分解84
4.3概率和統計85
4.3.1基本分析函數85
4.3.2概率函數、分布函數、逆分布函數和隨機數93
4.4數值求導與積分94
4.4.1導數與梯度94
4.4.2一元函數的數值積分95
4.4.3二重積分的數值計算97
4.4.4三重積分的數值計算97
4.5插值98
4.5.1一維數據插值98
4.5.2二維數據插值99
4.5.3多維插值100
4.5.4樣條插值100
4.6曲線擬合101
4.6.1最小二乘原理及其曲線擬合演算法101
4.6.2曲線擬合的實現102
4.7Fourier分析102
4.8微分方程104
4.8.1常微分方程104
4.8.2偏微分方程106

第5章符號計算110
5.1符號變數、表達式及符號方程110
5.1.1符號變數與表達式的創建110
5.1.2符號計算中的運算符和基本函數112
5.1.3創建符號方程113
5.2符號微積分113
5.2.1符號求導與微分113
5.2.2符號求極限115
5.2.3符號積分116
5.2.4級數求和116
5.2.5Taylor級數117
5.3符號表達式的化簡與替換117
5.3.1符號表達式的化簡118
5.3.2符號表達式的替換122
5.4符號可變精度計算125
5.5符號線性代數127
5.5.1基礎代數運算127
5.5.2線性代數運算128
5.6符號方程求解130
5.6.1求代數方程符號解130
5.6.2求代數方程組的符號解130
5.6.3求微分方程符號解132
5.6.4求微分方程組的符號解134
5.7符號積分變換134
5.7.1Fourier變換及其反變換134
5.7.2Laplace變換及其反變換135
5.7.3Z變換及其反變換136

第6章MATLAB編程基礎138
6.1M文件138
6.1.1M文件編輯器139
6.1.2M文件的基本內容140
6.1.3腳本式M文件142
6.1.4函數式M文件143
6.2流程式控制制143
6.2.1順序結構144
6.2.2if語句144
6.2.3switch語句146
6.2.4for循環146
6.2.5while循環147
6.2.6continue命令148
6.2.7break命令149
6.2.8return命令150
6.2.9人機交互命令150
6.3函數的類型152
6.3.1主函數152
6.3.2子函數152
6.3.3私有函數153
6.3.4嵌套函數154
6.3.5重載函數157
6.3.6匿名函數157
6.4函數的變數161
6.4.1變數類型161
6.4.2變數的傳遞162
6.5函數句柄164
6.5.1函數句柄的創建165
6.5.2函數句柄的調用165
6.5.3函數句柄的操作166
6.6串演算函數167
6.6.1eval函數167
6.6.2feval函數168
6.6.3inline函數169
6.7內存的使用170
6.7.1內存管理函數170
6.7.2高效使用內存的策略170
6.7.3解決「OutofMemory」問題172
6.8程序調試和優化173
6.8.1使用Debugger窗口調試173
6.8.2在命令窗口中調試176
6.8.3profile性能檢測178
6.9錯誤處理180
6.9.1使用try-catch語句捕捉錯誤180
6.9.2處理錯誤和從錯誤中恢復181
6.9.3警告183

第7章數據可視化185
7.1繪圖的基本知識185
7.1.1離散數據和離散函數的可視化185
7.1.2連續函數的可視化186
7.1.3可視化的一般步驟187
7.2二維圖形187
7.2.1基本繪圖函數187
7.2.2曲線的色彩、線型和數據點型189
7.2.3坐標、刻度和網格控制190
7.2.4圖形標識192
7.2.5雙坐標圖和子圖195
7.2.6雙軸對數圖形197
7.2.7特殊二維圖形197
7.3三維圖形203
7.3.1繪制三維曲線圖203
7.3.2繪制三維曲面圖203
7.3.3特殊三維圖形205
7.4三維圖形的高級控制207
7.4.1視點控制207
7.4.2顏色的使用208
7.4.3光照控制208

第8章圖像處理210
8.1圖像文件的操作210
8.1.1查詢圖像文件的信息211
8.1.2圖像文件的讀寫212
8.1.3圖像文件的顯示213
8.1.4圖像格式的轉換214
8.2圖像的幾何運算216
8.2.1圖像的平移216
8.2.2圖像的鏡像變換216
8.2.3圖像縮放217
8.2.4圖像的旋轉218
8.2.5圖像的剪切218
8.3圖像的正交變換219
8.3.1傅立葉變換219
8.3.2離散餘弦變換220
8.3.3Radon變換221
8.4MATLAB圖像增強222
8.4.1像素值及其統計特性222
8.4.2對比度增強224
8.4.3直方圖均衡化225
8.4.4空域濾波增強226
8.4.5頻域增強228

第9章圖形用戶界面(GUI)設計230
9.1句柄圖形對象230
9.1.1圖形對象230
9.1.2圖形對象句柄231
9.1.3圖形對象屬性的獲取和設置232
9.2GUIDE簡介234
9.2.1啟動GUI235
9.2.2Layout編輯器235
9.2.3運行GUI236
9.3創建GUI236
9.3.1GUI窗口布局236
9.3.2菜單的添加237
9.3.3控制項241
9.4CallBack函數245
9.4.1變數的傳遞245
9.4.2函數編寫246
9.5GUI設計示例248

第10章數據文件I/O254
10.1處理文件名稱254
10.2MATLAB支持的文件格式255
10.3導入向導的使用256
10.4MAT文件的讀寫257
10.4.1MAT文件的寫入257
10.4.2MAT文件的讀取258
10.5Text文件讀寫259
10.5.1Text文件的讀取259
10.5.2Text文件的寫入262
10.6Excel文件讀寫262
10.7音頻/視頻文件操作264
10.7.1獲取音頻/視頻文件的文件頭信息264
10.7.2音頻/視頻文件的導入與導出264

第11章MATLAB優化問題應用266
11.1MATLAB優化工具箱266
11.1.1MATLAB求解器267
11.1.2極小值優化269
11.1.3多目標優化275
11.1.4方程組求解276
11.1.5最小二乘及數據擬合277
11.2模式搜索法278
11.3模擬退火演算法280
11.3.1模擬退火演算法簡介280
11.3.2模擬退火演算法應用實例280
11.3.3關於計算結果281
11.4遺傳演算法282
11.4.1遺傳演算法簡介282
11.4.2遺傳演算法應用實例283
11.5OptimizationTool簡介285

第12章信號處理289
12.1信號處理基本理論289
12.1.1信號的生成289
12.1.2數字濾波器結構293
12.2IIR濾波器的MATLAB實現294
12.2.1IIR濾波器經典設計295
12.2.2IIR濾波器直接設計法301
12.2.3廣義巴特沃思IIR濾波器設計302
12.3FIR濾波器的MATLAB實現303
12.3.1FIR濾波器設計303
12.3.2fir1函數304
12.3.3fir2函數305

第13章Simulink模擬306
13.1Simulink簡介306
13.1.1Simulink功能與特點306
13.1.2Simulink的安裝與啟動307
13.2Simulink基礎309
13.2.1Simulink模型是什麼309
13.2.2Simulink模塊操作309
13.2.3Simulink信號線操作312
13.2.4Simulink對模型的注釋314
13.2.5Simulink常用的模型庫314
13.2.6Simulink模擬配置316
13.3Simulink動態系統模擬320
13.3.1簡單系統的模擬分析320
13.3.2離散系統的模擬分析322
13.3.3連續系統的模擬分析324
13.4Simulink模型中的子系統327
13.4.1子系統的建立327
13.4.2子系統的封裝328
13.5SimulinkS-函數331
13.5.1什麼是S-函數332
13.5.2S-函數的作用和原理332
13.5.3用M文件創建S-函數實例333

第14章應用程序介面336
14.1MATLAB應用程序介面介紹336
14.2MATLAB調用C/C++337
14.2.1MATLABMEX文件338
14.2.2C-MEX文件的使用341
14.3C/C++調用MATLAB引擎346
14.3.1MATLAB計算引擎概述346
14.3.2MATLAB計算引擎庫函數347
14.3.3C/C++調用MATLAB引擎348
14.4MATLAB編譯器352
14.4.1MATLAB編譯器的安裝和設置353
14.4.2MATLAB編譯器的使用354
14.4.3獨立應用程序356

第15章MATLAB基礎計算技巧365
15.1MATLAB數組創建與重構技巧365
15.2MATLAB數據類型使用技巧371
15.3MATLAB數值計算技巧373
15.4MATLAB文件讀取操作技巧375
15.5MATLAB繪圖技巧376

第16章MATLAB編程技巧379
16.1MATLAB編程風格379
16.1.1命名規則379
16.1.2文件與程序結構381
16.1.3基本語句382
16.1.4排版、注釋與文檔385
16.2MATLAB編程注意事項387
16.3內存的使用389
16.4提高MATLAB運行效率390
16.4.1提高運行效率基本原則390
16.4.2提高運行效率舉例392

第17章MATLAB在數學建模中的應用395
17.1MATLAB蒙特卡羅模擬395
17.1.1蒙特卡羅方法簡介395
17.1.2蒙特卡羅方法編程示例396
17.2MATLAB灰色系統理論應用398
17.2.1GM(1,1)預測模型簡介398
17.2.2灰色預測計算實例399
17.3MATLAB模糊聚類分析401
17.3.1模糊聚類分析簡介401
17.3.2模糊聚類分析應用示例402
17.4MATLAB層次分析法應用406
17.4.1層次分析法簡介406
17.4.2層次分析法的應用409

5. MATLAB遺傳模擬退火演算法的聚類演算法,程序運行出錯。rep函數,求高手指點!

同求高手解答此問題

6. matlab全局優化與局部優化

在實際的工作和生活過程中,優化問題無處不在,比如資源如何分配效益最高,擬合問題,最小最大值問題等等。優化問題一般分為尺核局部最優和全局最優,局部最優,就是在函數值空間的一個有限區域內尋找最小值;而全局最優,是在函數值空間整個區域尋找最小值問題。

matlab中的提供的傳統優化工具箱(Optimization Tool),能實現局部最優,但要得全局最優,則要用全局最優化演算法(Global Optimization Tool),主要包括:
GlobalSearch 全局搜索和 MultiStart 多起點方法產生若干起始點,然後它們用局部求解器去找到起始點吸引盆處的最優點。

ga 遺傳演算法用一組起始點(稱為種群),通過迭代從種群中產生更好的點,只要初始種群覆蓋幾個盆,GA就能檢查幾個盆。

simulannealbnd 模擬退火完成一個隨機搜索,通常,模擬退火演算法接受一個點,只要這個點比前面那個好,它也偶而接受一個比較糟的點,目的是轉向不同的盆。

patternsearch 模式搜索演算法在接受一個點之前要看看其附近的一組點。假如附近的某些點屬於不同的盆,模式搜索演算法本質上時同時搜索若干個盆。

下面我就一些具體例子,來說明各種優化方法:

可以看出,初值x0不同,得到的結果侍孫截然不同,這說明這種求解器,能尋找局部最優,但不一定是全局最優,在起點為8時,取得全局最優。
我們換一種求解器:fminbound,這種求解器不需要給點初值。

因此全局最優的方法能夠獲取全局最優。

結果:最小二乘擬合結果誤差較大

可以陵談掘看出全局優化結果較好,誤差較小。
這種演算法的運行時間:Elapsed time is 6.139324 seconds.
使用並行計算的方式解決

結果:14 out of 100 local solver runs converged with a positive local solver exit flag.
Elapsed time is 4.358762 seconds.Sending a stop signal to all the labs ... stopped.可以看出,運行時間減少,提高了效率。

這種方法只能尋找局部最優。
現在用全局優化演算法:

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