用过Matlab的同学应该都知道，Matlab的慢是出了名的，但是再慢也有优化的方式，下面我们给出几个Matlab编程中常用的优化技巧。 在讲优化方法之前，首先要说的就是Matlab中用tic toc的方式来计算运行时间，这是个常识。当然，想统计具体的耗时，可以用profile工具。向量化操作 这个应该是用过Matlab的同学都清楚的一点，Matlab中操作向量和矩阵的速度要比使用f
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2024-06-16 12:58:54
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现在看一段 摄像机标定的程序里面涉及到最优化求解方程的函数，从网上找到了下面的资源，只是里面的公式显示不出来，贴在这里，做为工具查阅，如果找到原文的出处，再做修改。在生活和工作中，人们对于同一个问题往往会提出多个解决方案，并通过各方面的论证从中提取最佳方案。最优化方法就是专门研究如何从多个方案中科学合理地提取出最佳
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2024-01-25 23:54:25
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目录想查找相关内容也可在页面按ctrl+F搜索文字一、线性规划二、非线性规划三、插值与拟合1.拟合1）最小二乘曲线拟合2）非线性最小二乘拟合2.插值1）一维插值指令2）二维插值指令一、线性规划线性规划模型如下：Matlab中求解线性规划的指令：[x,fval,exitflag,output,lambda] =linprog(c,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0,options)x:返回的最
鲸鱼优化算法概述鲸鱼优化算法( Whale Optimization Algorithm，WOA)是 Mirjalili 等于 2016 年提出的一种基于座头鲸鱼狩猎方法的元启发式算法。它成功应用于各种复杂的离散优化问题，如资源调度问题、建筑工地的工作流程规划、选址与路径规划和神经网络训练等。在算法改进和应用方面，闫旭等提出了混合随机量子鲸鱼优化算法求解 TSP 问题; 滕德云等把鲸鱼优化算法与拓
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2023-08-02 10:46:23
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1 狼群算法的优缺点狼群算法是一种随机概率搜索算法，使其能够以较大的概率快速找到最优解；狼群算法还具有并行性，可以在同一时间从多个点出发进行搜索，点与点之间互不影响，从而提高算法的效率。将WPA算法应用于15个典型复杂函数优化问题，并同经典的粒子群算法、鱼群算法和遗传算法进行比较仿
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2021-07-08 18:02:08
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优化问题是相当大一部分科研问题中的主要问题之一，当建立起一个数模模型后如何找到这个模型的最优解或者较优解。常用的方法包括
穷举法（理论可以找到最优解，就是太慢了，一般没人用这种）
解析式推导最优解（大部分情况下推不出来或者解析式很复杂无法应用）
凸优化算法（很多情况下可以推，但是同样有更多情况下问题非凸）
非凸问题转换为凸问题后，
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2024-06-23 23:38:58
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各种智能优化算法比较与实现（matlab版）一、 方法介绍1免疫算法（Immune Algorithm，IA）1.1算法基本思想免疫算法是受生物免疫系统的启发而推出的一种新型的智能搜索算法。它是一种确定性和随机性选择相结合并具有“勘探”与“开采”能力的启发式随机搜索算法。免疫算法将优化问题中待优化的问题对应免疫应答中的抗原，可行解对应抗体（B细胞），可行解质量对应免疫细胞与抗原的亲和度。如此则可以
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2023-09-08 11:09:01
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本文内容参考matlab R2016a完全自学一本通。 粒子群优化算法（PSO）属于进化算法的一种，它从随机解出发，通过迭代找到最优解。该算法通过适应度来评价解的品质，并通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。 假设在一个D维的目标搜索空间中，即每个粒子（解）都是一个D维的向量，粒
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2023-09-04 14:42:59
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进化算法，或称“演化算法” (evolutionary algorithms, EAS) 是一个“算法簇”，尽管它有很多的变化，有不同的遗传基因表达方式，不同的交叉和变异算子，特殊算子的引用，以及不同的再生和选择方法，但它们产生的灵感都来自于大自然的生物进化。与传统的基于微积分的方法和穷举法等优化算法相比，进化计算是一种成熟的具有高鲁棒性和广泛适用性的全局优化方法，具有自组织、自适应、自学习的特性
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2023-07-06 23:33:12
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Matlab基本用法1、矩阵：（1）输入矩阵，如：A = [1,2,3;7,8,9]，表示的是两行三列的矩阵，其中以逗号分隔相邻数字（空格也可以），以分号分隔行。（2）单引号表示逆矩阵，即A‘（3）若a=det（A），表示a为矩阵A的特征值。2、每一行语句末尾加分好，回车即编辑下一条语句；若无分号，回车即运行程序。linprog函数用法总结1.简介在matlab中，linprog函数可以求解线性规
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2024-07-16 14:23:25
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在现代计算中，多目标优化问题常常被用来解决存在多个目标的复杂问题。MATLAB 是许多研究者和工程师使用的工具，但随着 Python 的流行，许多用户希望将其优化算法转移到 Python 环境中。本文将详细阐述这一过程，包括转遇到的问题，以及最终的解决方案和优化建议。
在一个典型的用户场景中，研究人员在 MATLAB 中开发了一个多目标优化的模型，利用 MATLAB 的优化工具箱成功完成了实验。
分享一下使用非线性函数对数据进行拟合。非线性函数假定是标准指数衰减曲线，y(t)=Aexp(−λt)其中，y(t) 是时间 t 时的响应，A 和 λ 是要拟合的参数。对曲线进行拟合是指找出能够使误差平方和最小化的参数 A 和 λ，误差平方和为目标函数创建样本数据本文基于 A=40 和 λ=0.5 且带正态分布伪随机误差的模型创建人工数据。
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2022-10-20 09:02:16
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一、 遵守Performance Acceleration的规则 关于什么是“Performance Acceleration”请参阅matlab的帮助文件。1、只有使用以下数据类型，matlab才会对其加速：logical,char,int8,uint8,int16,uint16,int32,ui
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2019-10-27 16:05:00
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✅作者简介：热爱科研的算法开发者，Python、Matlab项目可交流、沟通、学习。
?个人主页：算法工程师的学习日志分享一下使用非线性函数对数据进行拟合。非线性函数假定是标准指数衰减曲线，y(t)=Aexp(−λt)其中，y(t) 是时间 t 时的响应，A 和 λ 是要拟合的参数。对曲线进行拟合是指找出能够使误差平方和最小化的参数 A 和 λ，误差平方和为
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2023-03-06 09:13:11
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✅作者简介：热爱科研的算法开发者，Python、Matlab项目可交流、沟通、学习。
?个人主页：算法工程师的学习日志分享一下使用非线性函数对数据进行拟合。非线性函数假定是标准指数衰减曲线，y(t)=Aexp(−λt)其中，y(t) 是时间 t 时的响应，A 和 λ 是要拟合的参数。对曲线进行拟合是指找出能够使误差平方和最小化的参数 A 和 λ，误差平方和为
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2023-03-07 09:12:54
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库大规模优化问题的变量数量n很大（几千几万），普通拟牛顿类方法每步都需要用大n^2量级的hessen矩阵，因此需要很大的内存并且极大降低了计算速度。因此衍生出了一些解决大规模优化问题的方法：1、L-BFGS方法全称limited-memory BFGS法，是在拟牛顿方法BFGS法（一种对称秩2方法）的基础上，改用前m步的梯度和变量位置来计算拟hessen矩阵的方法。由于前m步的梯度和变量都只是向量
1conv2函数C=conv2(A,B,shape); %卷积滤波 参数说明： A：输入图像 B：卷积核 shape的可选值为full、same、valid。 1）当shape=full时，返回全部二维卷积结果，即返回B的大小为（ma+mb-1）x（na+nb-1）。 2）shape=same时，返回与A同样大小的卷积中心部分
5.4 “半无限”有约束的多元函数最优解
“半无限”有约束多元函数最优解问题的标准形式为
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2012-02-05 19:57:00
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第5章 优化问题
5.1 线性规划问题
线性规划问题是目标函数和约束条件均为线性函数的问题，MATLAB6.0解决的线性规划问题的标准形式为：
min
sub.to：
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2012-02-05 19:54:00
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✅作者简介：热爱科研的算法开发者，Python、Matlab项目可交流、沟通、学习。
?个人主页：算法工程师的学习日志分享一下使用非线性函数对数据进行拟合。非线性函数假定是标准指数衰减曲线，y(t)=Aexp(−λt)其中，y(t) 是时间 t 时的响应，A 和 λ 是要拟合的参数。对曲线进行拟合是指找出能够使误差平方和最小化的参数 A 和 λ，误差平方和为
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2022-12-04 09:18:05
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