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])
模拟退火(Simulated Annealing)
让我们以最小化二元函数为例，探讨模拟退火算法解决问题的流程。假设函数为 f(x, y) = x^2 + y^2，最小值在点 (0, 0) 处。算法的步骤包括初始化解、温度、冷却率和终止温度，随后进行迭代，生成新解，计算能量变化，并根据新解接受概率进行决策，更新温度。当温度降至预设值时，迭代停止。在...
matlab编程模拟光学实验
2. 光学元件类型有限，没有反射镜模型，就是说不能考虑反射镜的模型；不能倾斜和偏心；在光栅工具只能考虑透射场；没有棱镜模型。 <h\/%jM>9\/ 3. 此软件号称做衍射光学元件很强，可是仔细一看，只有傅里叶迭代的优化算法，居然没有常见的模拟退火和遗传算法---。 0f^{Rp6 4. LED整形...
在C语言中,什么是迭代法?
第 15 次分裂之后的个数为 x 15 ,则有x 14 =x 15 \/2 、 x 13 =x 14 \/2 、…… x n-1 =x n \/2 (n ≥ 1)因为第 15 次分裂之后的个数 x 15 是已知的,如果定义迭代变量为 x ,则可以将上面的倒推公式转换成如下的迭代公式:x=x\/2 (x 的初值为第 15 次分裂之后的个数 2^20)让这个...
遗传算法--GA
例如:需要求解z=x^2+y^2的最大值,x={1,5,3,8},y={5,4,0,6} 用六位二进制数表示由x,y组成的解,例如:001100 表示x=1,y=4 001100 称为一条基因序列,表示的是该问题的一种解决 方案 种群是包含多个基因序列(解决方案\/个体)的集合 适应度函数是啥,有什么作用: 适应度函数可以理解成“ 游戏 规...
sko库中的几种优化算法
import skoimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdimport numpy as np定义一个针状函数，它的目标是寻找在0到100的正方形区域内的最小值，这个函数具有一个隐藏的挑战点：(50, 50)。我们的任务是找到一个接近这个点的解:def pin_func(p): x, y = p r = np.square((x -...
曲面生成和交叉处理
F=f(x0,y0,z0)=maxf(x,y,z) 其中(x,y,z)为自变量,Ω是(x,y,z)的定义域,x,y,z可以是数值,也可以是符号,F为实数,是解的优劣程度或适应度的一种度量,f为解空间点(x,y,z)∈Ω到实数域F ∈ R的一种映射,那么GA的求解步骤如下: (1)编码 用一定比特数的0,1二进制编码对自变量x,y,z进行...
y=max(x1的平方+x2的平方)(百度里无法记忆函数) 限定条件:-10≤x1≤10...
function y=f4(x)y=x(1)^2+x(2)^2;y=-y; %ga默认求最小，上面最大化问题可用负的最小实现 其次，在matlab中键入 [x,fval]=ga(@f4,2,[],[],[],[],[-10,-10],[10,10]);即可得到上述最大值结果，其中x中保存最优解，fval保存最大值。输出结果：X = 9.9378 9.912...
数学建模中的模型和算法有什么区别?
二、逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的算法。其模型表达式为 \\(p(y=1|x) = \\frac{1}{1 + e^{-(b_0 + b_1x_1 + b_2x_2 + ... + b_px_p)}}\\)，目标是最化似然函数，最小化逻辑损失函数。该算法可以通过梯度下降法或者牛顿法进行优化。三、决策树是一种构造树状分类或回归...
逆向搜索法和爬山法的例子有哪些
设方程 y = x1+x2-x3，x1是区间[-2, 5]中的整数，x2是区间[2, 6]中的整数，x3是区间[-5, 2]中的整数。使用爬山法，找到使得y取值最小的解。代码如下：import random def evaluate(x1, x2, x3):return x1+x2-x3 if__name__== '__main__':x_range = [ [-2, 5], [2, ...
2011数学建模国赛B题 求解答
这里的f(X)称为向量变量的实值函数。设有L个向量变量的实值函数:h1(X), h2(X), …,hL(X)给定X后,又可以把这L个实值函数看做是L维空间RL中的一个向量h(X)的L个分量,记为:h(X)=[ h1(X), h2(X), …,hL(X)]T。按照这种表示方法,具有L个等式约束的求极小问题可记为: (1-1)其中s.t是...
