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动态规划1 动态规划的发展及研究内容动态规划是运筹学的一个分支，是求解决策过程最优化的数学方法，把多阶段过程转化为一系列单阶段问题，逐个求解的方法——动态规划。主要用于：求解以时间划分阶段的动态过程的优化问题，但是一些与时间无关的静态规划（如之前讲的线性规划和非线性规划），只要人为引入时间因素，把它视为多阶段决策过程，也可以套用动态规划的方法。重点：动态规划是求解某类问题的一种方法，而不是一...
非线性规划1 非线性规划非线性规划定义：目标函数或者约束条件中包含非线性函数的规划问题。没有通用算法，只能说各个方法都有自己特定的适用范围。一般形式：编写M文件fun9.m定义目标函数及梯度函数：function [f,df]=fun9(x) f=exp(x(1))*(4*x(1)^2+2*x(2)^2+4*x(1)*x(2)+2*x(2)+1); df=[exp(x(1))*(4*x(1)...
线性规划与整数规划1. 线性规划适用于：约束条件和决策变量比较多，且为线性关系时的规划问题。线性规划问题是在一组线性约束条件的限制下，求一线性目标函数的最大或者最小值问题。1.1 matlab实例在matlab中，规定其目标函数为求最小值，标准求线性规划的形式模型为：
yalmip学习1. yalmip简介1.1 什么是yalmipyalmip是由Lofberg开发的一种免费的优化求解工具，其最大特色在于集成许多外部的最优化求解器，形成一种统一的建模求解语言，提供了Matlab的调用API，减少学习者学习成本。1.2 yalmip安装方式这里以MATLAB的安装方式为例，在官网上下载最新包，将其解压至matlab的toolbox文件夹下（当然也放置在其他文...
1. 遗传算法基本原理1.1 遗传算法基础种群是生物进化的基本单位的，生物进化的实质是种群基本频率的改变。基因突变和基因重组、自然选择以及隔离是物种形成过程中的三个基本环节，通过他们的综合作用，种群产生分化，最终导致新物种的形成。1.2 遗传算法实现步骤1. 编码遗传算法的编码有浮点编码和二进制编码两种。这里介绍为禁止编码。设某一参数的取值范围为($L$,$U$)，使用长度为k的二进制编码表...