matlab优化算法 100例 matlab最优化算法有哪些

2020-09-24 06:18:58 来源：朵拉利品网

4, 精通MATLAB最优化计算的实 例 目 录

写matlab程序需要注意，尽量少用for。matlab从名字也可以看出是为矩阵运算设计的，所以你要多利用矩阵运算来处理问题。
先给你如果我做此题，会写什么程序。以下是我的程序。
set={0:9};
t=nchoosek([0:9],5);
tr=cell2mat(cellfun(@perms,cellfun(@setdiff,set(ones(size(t,1),1),1),num2cell(t,2),"uniformoutput",0),"uniformoutput",0));
trr=cell2mat(cellfun(@perms,num2cell(t,2),"uniformoutput",0));
A=trr*10.^[4:-1:0]";
C=tr*10.^[4:-1:0]";
s=A.*C;
result=str2num(sort(num2str(s),2,"descend"))==9876543210;
op="*=";
disp([num2str(A(result)),op(ones(sum(result),1),1),num2str(C(result)),op(ones(sum(result),1),2),num2str(s(result))]);
运行结果如下。
41730*85962=3587194260
35190*67482=2374691580
23058*46179=1064795382
27903*46815=1306278945
96027*84135=8079231645
83940*62751=5267318940
63780*42591=2716453980
42591*63780=2716453980
62751*83940=5267318940
84135*96027=8079231645
46815*27903=1306278945
46179*23058=1064795382
67482*35190=2374691580
85962*41730=3587194260
然后，我试图优化你的程序，可惜，你那样的强力计算会使我程序内存溢出，具体地说，我试图用矩阵来加速你的程序，但无奈，我的计算计算机内存2G存不了90000*90000个数字的矩阵。所以只可以用for，但那样遇到和你一样的问题，速度狂慢。所以，你从了吧。

5, MATLAB优化计算

最优化理论和方法日益受到重视，已经渗透到生产、管理、商业、军事、决策等各个领域，而最优化模型与方法广泛应用于工业、农业、交通运输、商业、国防、建筑、通信、政府机关等各个部门及各个领域。
伴随着计算机技术的高速发展，最优化理论与方法的迅速进步，为解决实际最优化问题的软件也在飞速发展。其中，MATLAB软件已成为在最优化领域应用最广的软件之一。
有了MATLAB这个强大的计算平台，既可以利用MATLAB优化工具箱（Optimization Toolbox）中的函数，又可以通过对算法编程实现相应的最优化计算。
本书由浅入深全面系统地讲述MATLAB在最优化领域的应用。
本书导读图
使用指南
为了帮助读者在遇到具体应用问题时，能够更好更快地从本书中查找到所需内容，我们特地制作了本书的使用指南。这个指南的组织逻辑是以解决实际问题的一般思考步骤为顺序的，即在遇到具体应用问题时，大致都需要经历以下3个步骤。
 明确应用领域
 选择优化方法
 应用MATLAB
在每一步骤中又涉及若干具体问题，可进一步向下细分。从这个指南图中也可以清楚地看出本书的知识脉络，从而形成一幅系统化、综合化的整体知识体系结构图。
给读者的建议
读者在学习本书时可根据自己的基础灵活安排内容，但应注意把握循序渐进的原则，稳扎稳打，逐步掌握。针对不同基础的读者，我们的建议如下图：
主要特色
本书内容以算法程序为主、实例为辅，通过一个个的算法分析、MATLAB编程、算法应用实例，一步步带领读者进入MATLAB的强大世界，挖掘MATLAB的丰富宝库。
本书主要的特点可以概括为以下几点。
1.内容由浅入深、层次性强
本书采用4篇结构，从MATLAB入门篇入手，然后通过优化计算基础篇和高级篇，循序渐进讲述最优化计算，最后在综合实战篇中讲述大量的实例收尾。本书的层次结构简洁明了，非常适合不同层次的读者选择性地学习，提高了学习效率。
另一方面，讲述应用MATLAB求解最优化问题时，也是从易到难依次讲述了GUI优化工具、工具箱函数、自编函数这三种实现方式。
2.紧密围绕MATLAB，系统性强
MATLAB软件的出现，为解决实际中各种最优化问题提供了更新、更丰富的手段、技术和方法。一方面从快捷便利的最优化工具箱GUI工具，以及工具箱函数入手；另一方面从采用算法编程的方式入手。
简言之，利用MATLAB求解最优化问题，既可以用快捷的GUI工具，又可以用功能强大的工具箱函数，还可以通过算法编程来实现，方式多样，系统性强。
3.算法程序及实例丰富，实用性强
本书打破了最优化类书算法多、程序少的弊病，对复杂的算法推导一带而过，重在程序、重在MATLAB实现！
精心挑选了最具代表性和实用性的60余个优化算法，一一编程实现，并提供了全部源代码，非常便于学习和参考。
同时精选100多个实例，悉数进行全面的分析和求解，并在综合实战篇集中讲述。
4.算法编程实现，指导性强
本书的算法全部采用MATLAB编程实现，源程序注释丰富，而且通过实例验证了正确性，读者通过编程练习，不但可以更深入地理解优化算法理论，还能够熟练掌握MATLAB编程。
5.语言简洁精炼，可读性强
本书的算法尽量用直观的方法、简洁通俗的语言来说明其基本思想，并辅以丰富的实例与分析来说明求解的步骤，从而避免复杂的数学推导。
在算法编程中，对关键的代码进行点睛式的注释，让读者从程序中快速掌握最优化算法及其实现。
作者致谢
感谢父母和朋友们的支持与鼓励，使得本书的创作过程得以坚持下去；感谢朱沭红老师、王鹤扬编辑的大力支持和辛勤劳动！
由于作者水平和经验有限，书中错漏之处在所难免，还望得到专家、读者和行内人士的批评指正。
编著者
2009年2月18日于清华园
名词解释

MATLAB

MATLAB（矩阵实验室），全称为MatrixLaboratory，是MathWorks公司推出的用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境的商业数学软件。 MATLAB具有数值分析、数值和符号计算、工程与科学绘图、控制系统的设计与仿真、数字图像处理、数字信号处理、财务与金融工程等功能，为众多科学领域提供了全面的解决方案，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。

算法

算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。形式化算法的概念部分源自尝试解决希尔伯特提出的判定问题，并在其后尝试定义有效计算性或者有效方法中成形。这些尝试包括库尔特·哥德尔、Jacques Herbrand和斯蒂芬·科尔·克莱尼分别于1930年、1934年和1935年提出的递归函数，阿隆佐·邱奇于1936年提出的λ演算，1936年Emil Leon Post的Formulation 1和艾伦·图灵1937年提出的图灵机。即使在当前，依然常有直觉想法难以定义为形式化算法的情况。

最优化

最优化方法（也称做运筹学方法）是近几十年形成的，它主要运用数学方法研究各种系统的优化途径及方案，为决策者提供科学决策的依据。最优化方法被人们广泛地应用到公共管理、经济管理、工程建设、国防等各个领域，发挥着越来越重要的作用。

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