多峰的Shubert为: 求f(x,y)在[-10,10]x[-10,10]上的最大值. MATLAB代码: fun_mutv函数为: function my=fun_mutv(x,y) t1=zeros(size(x)); t2=t1; for i=1:5 t1=t1+i*cos((i+1)*x+i); t2=t2+i*cos((i+1)*y+i); end my=t1.*t2; opt_minmax=1; %优化目标类型:1最大化 0最小化 num_ppu=60; %种群规模,个体个数. n

matlab可以用 -Conjugate gradient -BFGS -L-BFGS 等优化后的梯度方法来求解优化问题.当feature过多时,最小二乘计算复杂度过高(O(n**3)),此时 这一些列优化版梯度下降算法就成为了解优化问题的更优选择. 它们的优点为: 不需要像对原始梯度下降那样手动选择学习速率α 一般比梯度下降收敛速度要快 相应的缺点为:比梯度下降要复杂得多 好在,我们可以直接用matlab内置函数进行计算. 例子如下: 我们需要输入cost function J 及其偏导数:

遗传算法概述: • 遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是一种进化算法,其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择.适者生存”的演化法则,它最初由美国Michigan大学的J. Holland教授于1967年提出.• 遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群(population)开始的,而一个种群则由经过基因(gene)编码的一定数目的个体(individual)组成.因此,第一步需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作.初代种群产生之后,按照适者生存和优胜劣汰的原理,逐代(ge

版权声明:若无来源注明,Techie亮博客文章均为原创. 转载请以链接形式标明本文标题和地址: 本文标题:Matlab中TCP通讯-实现外部程序提供优化目标函数解     本文地址:http://techieliang.com/2017/12/551/ 文章目录 1. 介绍 2. TCP使用方法  2.1. 创建tcp  2.2. 开启tcp  2.3. 关闭tcp  2.4. 收发 3. 其他  3.1. matlab发送回车,换行符的方法  3.2. matlab字符串连接  3.3. 接收

转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_5ebcc0240101pnrj.html matlab遗传算法工具箱函数及实例讲解 (2014-01-10 13:03:57)   分类: matlab 最近研究了一下遗传算法,因为要用遗传算法来求解多元非线性模型.还好用遗传算法的工具 箱予以实现了,期间也遇到了许多问题.借此与大家分享一下. 首先,我们要熟悉遗传算法的基本原理与运算流程. 基本原理:遗传算法是一种典型的启发式算法,属于非数值算法范畴.它是模拟达尔文的自然 选择

为期三周的数学建模国赛培训昨天正式结束了,还是有一定的收获的,尤其是在MATLAB的使用上. 1. 一些MATLAB的基础性东西: 元胞数组的使用:http://blog.csdn.net/z1137730824/article/details/39206823 对于任意文件夹的同一格式的图片的批量读取:http://blog.csdn.net/haizimin/article/details/39646595 关于MATLAB在微分/偏微分方程以及其他高等数学问题中的应用. 关于MATLAB在

3.8  MATLAB程序的调试和优化 在MATLAB的程序调试过程中,不仅要求程序能够满足设计者的设计需求,而且还要求程序调试能够优化程序的性能,这样使得程序调试有时比程序设计更为复杂.MATLAB提供了强大的程序调试功能,合理的运用MATLAB提供的程序调试工具尤其重要.本节从MATLAB程序调试的方法和过程开始介绍,先让用户懂得合理运用MATLAB的程序调试功能,再总结MATLAB程序优化的方法,从而达到实现提高程序性能的目的. 3.8.1  MATLAB程序调试方法和过程(1) MATL

在统计学习中,转导推理(Transductive Inference)是一种通过观察特定的训练样本,进而预测特定的测试样本的方法.另一方面,归纳推理(Induction Inference)先从训练样本中学习得到通过的规则,再利用规则判断测试样本.然而有些转导推理的预测无法由归纳推理获得,这是因为转导推理在不同的测试集上会产生相互不一致的预测,这也是最令转导推理的学者感兴趣的地方. 归纳推理中的一个经典方法是贝叶斯决策,通过求解P(Y|X)=P(X|Y)P(Y)/P(X)得到从样本X到类别Y的概

在统计学习中,转导推理(Transductive Inference)是一种通过观察特定的训练样本,进而预测特定的测试样本的方法.另一方面,归纳推理(Induction Inference)先从训练样本中学习得到通过的规则,再利用规则判断测试样本.然而有些转导推理的预测无法由归纳推理获得,这是因为转导推理在不同的测试集上会产生相互不一致的预测,这也是最令转导推理的学者感兴趣的地方. Transductive Learning:从彼个例到此个例,有点象英美法系,实际案例直接结合过往的判例进行判决.

[前言]高频交易是量化交易的核心.主要分两个方向:计算机技术和交易策略.策略各有不同,一般都是数据分析的专家或者金融,机器学习从业者.在计算机技术方面,一个是交易平台的性能,二者是硬件的性能,延时的多少.最大的延时来自账户席位和网络延时,一席的账户成交优先级高于二席,二席又高于散户.怎样做倒一席呢?只要账户上有足够多的钱就可以. 1.网络延时是最大的,因此在物理位置上离交易所核心机房越近越好,能直接放进去当然最好,如果不能,也要放到ping交易前置机在1ms以内的地方.因为我们的交易是微妙级别的

遗传算法提供了一种求解非线性.多模型.多目标等复杂系统优化问题的通用框架. 先从例子开始,慢慢再总结理论... [例]利用遗传算法计算函数f(x)=x*cos(5*pi*x)+3.5在区间[-1,2.5]上的最大值 先在工作区建立上面函数的一个m文件并保存,命名为fun_sigv.m: function y=fun_sigv(x) y=x.*cos(5*pi*x)+3.5; 代沟是父代中需要经过选择.交叉.变异得到下一代的比例,例如父代共100个个体,代沟为0.9,表明有90个个体被选中进行上述

3.1 案例背景 遗传算法(Genetic Algorithms)是一种模拟自然界遗传机制和生物进化论而形成的一种并行随机搜索最优化方法. 其基本要素包括:染色体编码方法.适应度函数.遗传操作和运行参数. 非线性函数:$y=x_{1}^{2}+x_{2}^{2}$ 3.2 模型建立 3.2.1 算法流程 遗传算法优化使用遗传算法优化BP神经网络的权值和阔值,种群中的每个个体都包含了一 个网络所有权值和阔值,个体通过适应度函数计算个体适应度值,遗传算法通过选择.交叉和变异操作找到最优适应度值对应个

代码例如以下: function m_main() clear clc Max_gen = 100;% 执行代数 pop_size = 100;%种群大小 chromsome = 10;%染色体的长度 pc = 0.9;%交叉概率 pm = 0.25;%变异概率 gen = 0;%统计代数 %初始化 init = 40*rand(pop_size, chromsome)-20; pop = init; fit = obj_fitness(pop); [max_fit, index_max] =

function [xv,fv] = myGA(fitness, a, b, NP, NG, Pc, Pm, eps) % 用遗传算法求解一维无约束优化问题 % % 待优化的目标函数 fitness % 自变量下界 a % 自变量上界 b % 种群个体数 NP % 最大进化代数 NG % 杂交概率 Pc % 变异概率 Pm % 自变量离散精度 eps % 目标变量取最大值时自变量的值: xm % 目标函数的最大值 fv % % Example: % function F = fitness(x)

下面介绍的函数都是Sheriffed大学遗传算法工具包内的常用函数 复制矩阵 B=rep(A,RepN) 1 A表示要被复制的矩阵,RepN包含每个方向的复制次数,RepN(1)代表纵向复制次数,RepN(2)代表横向复制次数 比如 A=[1,2;3,4]; B=rep(A,[1,2]) B=[1,2,1,2 3,4,3,4] 1 2 3 4 如果是 B=rep(A,[2,1]) B=[1,2 3,4 1,2 3,4] 1 2 3 4 5 =-= 教材里介绍了这个,但之后没有用到哎…… 创造种群

算法学习自:MATLAB与机器学习教学视频 1.粒子群优化算法概述 粒子群优化(PSO, particle swarm optimization)算法是计算智能领域,除了蚁群算法,鱼群算法之外的一种群体智能的优化算法,该算法最早由Kennedy和Eberhart在1995年提出的,该算法源自对鸟类捕食问题的研究. • PSO算法首先在可行解空间中初始化一群粒子,每个粒子都代表极值优化问题的一个潜在最优解,用位置.速度和适应度值三项指标表示该粒子特征. • 粒子在解空间中运动,通过跟踪个体极值Pb

摘自http://www.cnblogs.com/hxsyl/p/5240905.html 1.遗传算法介绍 遗传算法,模拟达尔文进化论的自然选择和遗产学机理的生物进化构成的计算模型,一种不断选择优良个体的算法.谈到遗传,想想自然界动物遗传是怎么来的,自然主要过程包括染色体的选择,交叉,变异(不明白这个的可以去看看生物学),这些操作后,保证了以后的个基本上是最优的,那么以后再继续这样下去,就可以一直最优了. 2.解决的问题 先说说自己要解决的问题吧,遗传算法很有名,自然能解决的问题很多了,在原理

遗传算法的过程在这里先不介绍了,可能在接下来的几篇文章会介绍,这里介绍些实用的. (1)Sheffield遗传算法工具箱的安装 我共享了下修改过文件名和后缀名的原版工具箱,地址为:http://pan.baidu.com/s/1inVKE 安装方法: 将整个文件夹复制到matlab安装文件夹中的toolbox文件夹 例如:C:\Program Files\MATLAB\R2013b\toolbox文件夹. 然后在Command Window里面输入: str = ['C:\Program Fil

1.粒子群优化算法 粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)由Kennedy和Eberhart在1995年提出,该算法模拟鸟集群飞行觅食的行为,鸟之间通过集体的协作使群体达到最优目的,是一种基于 Swarm Inteligence的优化方法.同遗传算法类似,也是一种基于群体叠代的,但并没有遗传算法用的交叉以及变异,而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索.PSO的优势在于简单容易实现同时又有深刻的智能背景,既适合科学研究,又特别适合工程应用,并且没有许多参数需要

最近用Matlab写程序的时候终于遇到了程序执行效率的问题,于是在Google上面搜索了一篇提高代码性能的文章,简单的概括一下. 文章是通过优化寄存器读写来提高执行速度的,主要体现在三个方面: 在做循环计算之前先分配好内存空间: 用列向量存取数据: 避免创建不必要的变量. Matlab并不需要程序员实现定义变量的数据类型和大小.但是,如果事先不分配一段空间,每经过一次for循环,数组x的大小都会改变,这就需要新建一个数组并且把原来的数组复制到新的数组,增加了运算时间. 计算机内存存储二维数据是按