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matlab退火算法

发布时间: 2023-03-21 22:31:38

1. MATLAB模拟退火求解最优化问题时每次的结果都不一样,如何解决回答后适当加分

模拟退火算法,蚁群算法和遗传算法都是启发式随机搜索算法,这种算法理论上式不可能得到最优解的,只能去接近它,由于初始解是随机的,所以每次运行结果必然是不一样的。根据你问题的规模运行数十次和数百次,然后求平均值,可以判断你的算法优劣。

2. matlab 用模拟退火,使用了option的设置,如下 options = saoptimset('HybridFcn',@patternsearch,);

这是对寻优函数搜索方式的设定,LargeScale指大规模搜索,off表示在歼厅规模搜索氏乎隐模式关闭,Simplex指单纯形算... 一般选择final显示最终结果。 在MATLAB运行窗口直接输入optimset可显示所有可设置的参数及对应顷桥的可选择的参...

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

能解释一下为什么要用模拟退火法吗?

这个函数的最小值直接观察就能看出来在x=y=0处,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])

当然,用模拟退火算法也很简单,换一下函数即可:
x=simulannealbnd(@(x)sin(x(1)*x(2))+x(1)^2+x(2)^2,[0 0])

4. MATLAB 7.0

附件说明

关于MATLAB的入门视频有不少,但要称的上完整、系统,恐怕很难有统一的标准。

我提供的是胡晓冬,董辰辉的《MATLAB从入门到精通》(人民邮电出版社,2010-06)一书的配套光盘,应该能满足你的需求。内含217个实例程序文件,330分钟的视频讲解。

图书下载

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

图书简介

本书以MATLABR2009a软件为基础,系统讲解了MATLAB基本环境和操作方法。本书介绍了最新的MATLAB功能,并分章阐述了数据类型、数值计算、符号计算、编程基础、可视化、Simulink、应用程序接口等内容,结合案例详细讲解了MATLAB语言的使用。本书还专门讲解了实用的MATLAB编程技巧与数学建模应用等。
本书所带的光盘是读者学习MATLAB的好帮手,提供了全部示例的源程序,另外配有知识点和例题的视频教程,可帮助读者更好地理解书中的内容并更快地掌握MATLAB的使用方法。
本书内容丰富、贴近实战应用,可作为高校学生系统学习MATLAB的书籍,也可以作为广大科研和工程技术人员在工作中使用MATLAB的参考书。

图书目录

第1章MATLAB概述1
1.1MATLAB简介1
1.2MATLAB主要功能2
1.2.1开发算法和应用程序2
1.2.2分析和访问数据3
1.2.3实现数据可视化3
1.2.4进行数值计算4
1.2.5发布结果和部署应用程序5
1.3MATLAB安装与启动5
1.3.1MATLAB的安装5
1.3.2MATLAB的启动与退出7
1.3.3Desktop操作界面简介8
1.4CommandWindow运行入门8
1.4.1命令行的使用8
1.4.2数值、变量和表达式9
1.4.3命令行的特殊输入方法11
1.4.4命令窗口的显示格式12
1.4.5命令窗口常用快捷键与命令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命令行辅助功能与FunctionBrowser16
1.9Help17
1.9.1HelpBrowser18
1.9.2命令窗口查询帮助18

第2章矩阵和数组20
2.1矩阵的创建与组合20
2.1.1创建简单矩阵20
2.1.2创建特殊矩阵21
2.1.3矩阵的合并22
2.2矩阵的寻访与赋值23
2.2.1矩阵的标识23
2.2.2矩阵的寻访24
2.2.3矩阵的赋值24
2.3进行数组运算的常用函数25
2.3.1函数数组运算规则的定义25
2.3.2进行数组运算的常用函数25
2.4查询矩阵信息27
2.4.1矩阵的形状信息27
2.4.2矩阵的数据类型27
2.4.3矩阵的数据结构28
2.5数组运算与矩阵运算28
2.6矩阵的重构29
2.6.1矩阵元素的扩展与删除29
2.6.2矩阵的重构30
2.7稀疏矩阵31
2.7.1稀疏矩阵的存储方式32
2.7.2稀疏矩阵的创建32
2.7.3稀疏矩阵的运算35
2.7.4稀疏矩阵的交换与重新排序36
2.7.5稀疏矩阵视图38
2.8多维数组38
2.8.1多维数组的创建39
2.8.2多维数组的寻访与重构41
2.9多项式的表达式及其操作44
2.9.1多项式的表达式和创建44
2.9.2多项式运算函数45

第3章数据类型47
3.1数值型47
3.2逻辑型47
3.2.1逻辑型简介47
3.2.2返回逻辑结果的函数48
3.2.3运算符的优先级50
3.3字符和字符串51
3.3.1创建字符串51
3.3.2字符串比较52
3.3.3字符串查找与替换53
3.3.4类型转换54
3.3.5字符串应用函数小结55
3.4structure数组56
3.4.1structure数组的创建57
3.4.2structure数组的寻访59
3.4.3structure数组域的基本操作60
3.4.4structure数组的操作61
3.5cell数组63
3.5.1cell数组的创建63
3.5.2cell数组的寻访65
3.5.3cell数组的基本操作65
3.5.4cell数组操作函数66
3.6Map容器67
3.6.1Map数据类型介绍67
3.6.2Map对象的创建68
3.6.3查看Map的内容69
3.6.4Map的读写70
3.6.5Map中key和value的修改72
3.6.6映射其他数据类型73

第4章数值计算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范数81
4.2矩阵特征值和奇异值82
4.2.1特征值和特征向量的求取82
4.2.2奇异值分解84
4.3概率和统计85
4.3.1基本分析函数85
4.3.2概率函数、分布函数、逆分布函数和随机数93
4.4数值求导与积分94
4.4.1导数与梯度94
4.4.2一元函数的数值积分95
4.4.3二重积分的数值计算97
4.4.4三重积分的数值计算97
4.5插值98
4.5.1一维数据插值98
4.5.2二维数据插值99
4.5.3多维插值100
4.5.4样条插值100
4.6曲线拟合101
4.6.1最小二乘原理及其曲线拟合算法101
4.6.2曲线拟合的实现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章符号计算110
5.1符号变量、表达式及符号方程110
5.1.1符号变量与表达式的创建110
5.1.2符号计算中的运算符和基本函数112
5.1.3创建符号方程113
5.2符号微积分113
5.2.1符号求导与微分113
5.2.2符号求极限115
5.2.3符号积分116
5.2.4级数求和116
5.2.5Taylor级数117
5.3符号表达式的化简与替换117
5.3.1符号表达式的化简118
5.3.2符号表达式的替换122
5.4符号可变精度计算125
5.5符号线性代数127
5.5.1基础代数运算127
5.5.2线性代数运算128
5.6符号方程求解130
5.6.1求代数方程符号解130
5.6.2求代数方程组的符号解130
5.6.3求微分方程符号解132
5.6.4求微分方程组的符号解134
5.7符号积分变换134
5.7.1Fourier变换及其反变换134
5.7.2Laplace变换及其反变换135
5.7.3Z变换及其反变换136

第6章MATLAB编程基础138
6.1M文件138
6.1.1M文件编辑器139
6.1.2M文件的基本内容140
6.1.3脚本式M文件142
6.1.4函数式M文件143
6.2流程控制143
6.2.1顺序结构144
6.2.2if语句144
6.2.3switch语句146
6.2.4for循环146
6.2.5while循环147
6.2.6continue命令148
6.2.7break命令149
6.2.8return命令150
6.2.9人机交互命令150
6.3函数的类型152
6.3.1主函数152
6.3.2子函数152
6.3.3私有函数153
6.3.4嵌套函数154
6.3.5重载函数157
6.3.6匿名函数157
6.4函数的变量161
6.4.1变量类型161
6.4.2变量的传递162
6.5函数句柄164
6.5.1函数句柄的创建165
6.5.2函数句柄的调用165
6.5.3函数句柄的操作166
6.6串演算函数167
6.6.1eval函数167
6.6.2feval函数168
6.6.3inline函数169
6.7内存的使用170
6.7.1内存管理函数170
6.7.2高效使用内存的策略170
6.7.3解决“OutofMemory”问题172
6.8程序调试和优化173
6.8.1使用Debugger窗口调试173
6.8.2在命令窗口中调试176
6.8.3profile性能检测178
6.9错误处理180
6.9.1使用try-catch语句捕捉错误180
6.9.2处理错误和从错误中恢复181
6.9.3警告183

第7章数据可视化185
7.1绘图的基本知识185
7.1.1离散数据和离散函数的可视化185
7.1.2连续函数的可视化186
7.1.3可视化的一般步骤187
7.2二维图形187
7.2.1基本绘图函数187
7.2.2曲线的色彩、线型和数据点型189
7.2.3坐标、刻度和网格控制190
7.2.4图形标识192
7.2.5双坐标图和子图195
7.2.6双轴对数图形197
7.2.7特殊二维图形197
7.3三维图形203
7.3.1绘制三维曲线图203
7.3.2绘制三维曲面图203
7.3.3特殊三维图形205
7.4三维图形的高级控制207
7.4.1视点控制207
7.4.2颜色的使用208
7.4.3光照控制208

第8章图像处理210
8.1图像文件的操作210
8.1.1查询图像文件的信息211
8.1.2图像文件的读写212
8.1.3图像文件的显示213
8.1.4图像格式的转换214
8.2图像的几何运算216
8.2.1图像的平移216
8.2.2图像的镜像变换216
8.2.3图像缩放217
8.2.4图像的旋转218
8.2.5图像的剪切218
8.3图像的正交变换219
8.3.1傅立叶变换219
8.3.2离散余弦变换220
8.3.3Radon变换221
8.4MATLAB图像增强222
8.4.1像素值及其统计特性222
8.4.2对比度增强224
8.4.3直方图均衡化225
8.4.4空域滤波增强226
8.4.5频域增强228

第9章图形用户界面(GUI)设计230
9.1句柄图形对象230
9.1.1图形对象230
9.1.2图形对象句柄231
9.1.3图形对象属性的获取和设置232
9.2GUIDE简介234
9.2.1启动GUI235
9.2.2Layout编辑器235
9.2.3运行GUI236
9.3创建GUI236
9.3.1GUI窗口布局236
9.3.2菜单的添加237
9.3.3控件241
9.4CallBack函数245
9.4.1变量的传递245
9.4.2函数编写246
9.5GUI设计示例248

第10章数据文件I/O254
10.1处理文件名称254
10.2MATLAB支持的文件格式255
10.3导入向导的使用256
10.4MAT文件的读写257
10.4.1MAT文件的写入257
10.4.2MAT文件的读取258
10.5Text文件读写259
10.5.1Text文件的读取259
10.5.2Text文件的写入262
10.6Excel文件读写262
10.7音频/视频文件操作264
10.7.1获取音频/视频文件的文件头信息264
10.7.2音频/视频文件的导入与导出264

第11章MATLAB优化问题应用266
11.1MATLAB优化工具箱266
11.1.1MATLAB求解器267
11.1.2极小值优化269
11.1.3多目标优化275
11.1.4方程组求解276
11.1.5最小二乘及数据拟合277
11.2模式搜索法278
11.3模拟退火算法280
11.3.1模拟退火算法简介280
11.3.2模拟退火算法应用实例280
11.3.3关于计算结果281
11.4遗传算法282
11.4.1遗传算法简介282
11.4.2遗传算法应用实例283
11.5OptimizationTool简介285

第12章信号处理289
12.1信号处理基本理论289
12.1.1信号的生成289
12.1.2数字滤波器结构293
12.2IIR滤波器的MATLAB实现294
12.2.1IIR滤波器经典设计295
12.2.2IIR滤波器直接设计法301
12.2.3广义巴特沃思IIR滤波器设计302
12.3FIR滤波器的MATLAB实现303
12.3.1FIR滤波器设计303
12.3.2fir1函数304
12.3.3fir2函数305

第13章Simulink仿真306
13.1Simulink简介306
13.1.1Simulink功能与特点306
13.1.2Simulink的安装与启动307
13.2Simulink基础309
13.2.1Simulink模型是什么309
13.2.2Simulink模块操作309
13.2.3Simulink信号线操作312
13.2.4Simulink对模型的注释314
13.2.5Simulink常用的模型库314
13.2.6Simulink仿真配置316
13.3Simulink动态系统仿真320
13.3.1简单系统的仿真分析320
13.3.2离散系统的仿真分析322
13.3.3连续系统的仿真分析324
13.4Simulink模型中的子系统327
13.4.1子系统的建立327
13.4.2子系统的封装328
13.5SimulinkS-函数331
13.5.1什么是S-函数332
13.5.2S-函数的作用和原理332
13.5.3用M文件创建S-函数实例333

第14章应用程序接口336
14.1MATLAB应用程序接口介绍336
14.2MATLAB调用C/C++337
14.2.1MATLABMEX文件338
14.2.2C-MEX文件的使用341
14.3C/C++调用MATLAB引擎346
14.3.1MATLAB计算引擎概述346
14.3.2MATLAB计算引擎库函数347
14.3.3C/C++调用MATLAB引擎348
14.4MATLAB编译器352
14.4.1MATLAB编译器的安装和设置353
14.4.2MATLAB编译器的使用354
14.4.3独立应用程序356

第15章MATLAB基础计算技巧365
15.1MATLAB数组创建与重构技巧365
15.2MATLAB数据类型使用技巧371
15.3MATLAB数值计算技巧373
15.4MATLAB文件读取操作技巧375
15.5MATLAB绘图技巧376

第16章MATLAB编程技巧379
16.1MATLAB编程风格379
16.1.1命名规则379
16.1.2文件与程序结构381
16.1.3基本语句382
16.1.4排版、注释与文档385
16.2MATLAB编程注意事项387
16.3内存的使用389
16.4提高MATLAB运行效率390
16.4.1提高运行效率基本原则390
16.4.2提高运行效率举例392

第17章MATLAB在数学建模中的应用395
17.1MATLAB蒙特卡罗模拟395
17.1.1蒙特卡罗方法简介395
17.1.2蒙特卡罗方法编程示例396
17.2MATLAB灰色系统理论应用398
17.2.1GM(1,1)预测模型简介398
17.2.2灰色预测计算实例399
17.3MATLAB模糊聚类分析401
17.3.1模糊聚类分析简介401
17.3.2模糊聚类分析应用示例402
17.4MATLAB层次分析法应用406
17.4.1层次分析法简介406
17.4.2层次分析法的应用409

5. MATLAB遗传模拟退火算法的聚类算法,程序运行出错。rep函数,求高手指点!

同求高手解答此问题

6. matlab全局优化与局部优化

在实际的工作和生活过程中,优化问题无处不在,比如资源如何分配效益最高,拟合问题,最小最大值问题等等。优化问题一般分为尺核局部最优和全局最优,局部最优,就是在函数值空间的一个有限区域内寻找最小值;而全局最优,是在函数值空间整个区域寻找最小值问题。

matlab中的提供的传统优化工具箱(Optimization Tool),能实现局部最优,但要得全局最优,则要用全局最优化算法(Global Optimization Tool),主要包括:
GlobalSearch 全局搜索和 MultiStart 多起点方法产生若干起始点,然后它们用局部求解器去找到起始点吸引盆处的最优点。

ga 遗传算法用一组起始点(称为种群),通过迭代从种群中产生更好的点,只要初始种群覆盖几个盆,GA就能检查几个盆。

simulannealbnd 模拟退火完成一个随机搜索,通常,模拟退火算法接受一个点,只要这个点比前面那个好,它也偶而接受一个比较糟的点,目的是转向不同的盆。

patternsearch 模式搜索算法在接受一个点之前要看看其附近的一组点。假如附近的某些点属于不同的盆,模式搜索算法本质上时同时搜索若干个盆。

下面我就一些具体例子,来说明各种优化方法:

可以看出,初值x0不同,得到的结果侍孙截然不同,这说明这种求解器,能寻找局部最优,但不一定是全局最优,在起点为8时,取得全局最优。
我们换一种求解器:fminbound,这种求解器不需要给点初值。

因此全局最优的方法能够获取全局最优。

结果:最小二乘拟合结果误差较大

可以陵谈掘看出全局优化结果较好,误差较小。
这种算法的运行时间:Elapsed time is 6.139324 seconds.
使用并行计算的方式解决

结果: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,运行时间减少,提高了效率。

这种方法只能寻找局部最优。
现在用全局优化算法:

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