用遗传算法解决非线性规划问题的matlab程序

前言第1章　绪论第2章　算法复杂度与问题的下界2.1　算法的时间复杂度2.2　最好、平均和最坏情况的算法分析2.3　问题的下界2.4　排序的最坏情况下界2.5　堆排序：在最坏情况下最优的排序算法2.6　排序的平均情况下界2.7　通过神谕改进下界2.8　通过问题转换求下界2.9　注释与参考2.10　进一步的阅读资料习题第3章　贪心法3.1　生成最小生成树的Kruka1算法3.2　生成最小生成树的Prim算法3.3　单源最短路径问题3.4　二路归并问题3.5　用贪心法解决最小圈基问题3.6　用贪心法解决2终端一对多问题3.7　用贪心法解决1螺旋多边形最小合作警卫问题3.8　实验结果3.9　注释与参考3.10　进一步的阅读资料习题第4章　分治策略4.1　求2维极大点问题4.2　最近点对问题4.3　凸包问题4.4　用分冶策略构造Voronoi图4.5　voronoi图的应用4.6　快速傅里叶变换4.7　实验结果4.8　注释与参考4.9　进一步的阅读资料习题第5章　树搜索策略5.1　广度优先搜索5.2　深度优先搜索5.3　爬山法5.4　最佳优先搜素策略5.5　分支限界策略5.6　用分支限界策略解决人员分配问题5.7　用分支限界策略解决旅行商优化问题5.8　用分支限界策略解决O，1背包问题5.9　用分支限界方法解决作业调度问题5.10　A*算法5.11　用特殊的A*算法解决通道路线问题5.12　用A*算法解决线性分块编码译码问题5.13　实验结果5.14　注释与参考5.15　进一步的阅读资料习题第6章　剪枝搜索方法6.1　方法概述6.2　选择问题6.3　两变量线性规划6.4　圆心问题6.5　实验结果6.6　注释与参考6.7　进一步的闷读瓷料习题弟7章　动态规划方法7.1　资源配置问题7.2　最长公共f序列问题7.3　2序列比对问题7.4　RNA最大碱基对匹配问题7.5　0，1背包问题7.6　最优二卫树问题7.7　树的带权完垒支配问题7.8　树的带权单步图边的搜索问题7.9　用动态规划方法解决1螺旋多边形m守卫路由问题7.10　实验结果7.11　注释与参考7.12　进一步的阅读资料习题第8章　NP完全性理论8.1　关十NP完垒性理论的非形式化讨论8.2　判定问题8.3　可满足性问题8.4　NP问题8.5　库克定理8.6　NP完全问题8.7　证明NP完全性的例子8.8　2可满足性问题8.9　注释与参考8.10　进一步的阅读资料习题第9章　近似算法9.1　顶点覆盖问题的近似算珐9.2　欧几里得旅行商问题的近似算法9.3　特殊瓶颈旅行商问题的近似算珐9.4　特殊瓶颈加权K供应商问题的近似算法9.5　装箱问题的近似算法9.6　直线m中心问题的最优近似算法9.7　多序列比对问题的近似算珐9.8　对换排序问题的2近似算法9.9　多项式时间近似方案9.10　最小路径代价生成树问题的2近似算法9.11　最小路径代价生成树问题的Pns9.12　NP0完全性9.13　注释与参考9.14　进一步的阅读资料习题第10章　分摊分析10.1　使用势能函数的例子10.2　斜堆的分摊分析10.3　Av1树的分摊分析10.4　自组织顺序检索启发式方法的分摊分析10.5　配对堆及其分摊分析10.6　不相交集合并算法的分摊分析10.7　一些磁盘调度算法的分摊分析10.8　实验结果10.9　注释与参考10.10　进步的阅读资料习题第11章　随机算法11.1　解决最近点对问题的随机算珐11.2　随机最近点对问题的平均性能11.3　素数测试的随机算法11.4　模式匹配的随机算法11.5　交互证明的随机算法11.6　最小生成树的随机线性时间算法11.7　注释与参考11.8　进一步的阅读资料习题第12章　在线算法12.1　用贪心法解决在线欧几里得生成树问题12.2　在线K服务员问题及解决定义在平面树上该问题的贪心算法12.3　基于平衡策略的在线穿越障碍算法12.4　用补偿策略求解在线二分匹配问题12.5　用适中策略解决在线m台机器调度问题12.6　基于排除策略的三个计算几何问题的在线算法12.7　基于随机策略的在线生成树算法12.8　注释与参考12.

《高等应用数学问题的MATLAB求解》一书的配书光盘。
供大家参考学习本光盘包括如下目录：“CAI教学材料”包含全套的PowerPoint文件，可以直接用于教学，具体请参见该目录中的readme.pps文件说明。
目前包含的为中文版辅助材料。
最新版本将在下面给出的“MATLAB大观园”网站不定期更新。
英文版教学辅助材料也将在该网站给出，适于双语教学。
“例题全部代码”包含本书全部例题的MATLAB语句。
文件命名方法为examp章号_例题号.m，例如书中例3-5对应的文件名为examp3_5.m。
为能使得本书例题方便执行，可以在MATLAB的命令窗口中由File/SetPath菜单将例题所在目录包含在内。
“开发函数和使用资源”包含作者为本书开发的全套函数；
一些可以用于符号运算的新函数放在了@sym子目录下；
rsda子目录下为“粗糙集数据处理工具箱”，该工具箱原作者为张雪峰，由薛定宇修改后定稿。
本书建议使用的其他免费工具箱均可以从给出的MATLAB大观园直接下载，其最新版本可以从下面的地址直接免费下载。
(1)bnb工具箱，书中第6章介绍的非线性整数规划程序。
下载地址：http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do?objectId=95&objectType=file(2)gaot工具箱，用遗传算法求解最优化问题的工具箱。
为了避免和MATLAB7.0版本的新遗传算法与直接搜索工具箱在函数名上的冲突，这里将主函数名改为gaopt.m，相应的函数调用语句也作了适当的改动。
下载地址：http://www.ie.ncsu.edu/mirage/GAToolBox/gaot/http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do?objectId=2797&objectType=file(3)lpsolve工具箱，整数线性规划的工具箱，由C语言通过mex格式调用，如果在您的MATLAB环境下不能正确使用该工具箱的dll文件，则说明MATLAB版本不兼容，需要您自己运行该目录的lp_mex.m文件重新生成dll文件。
下载地址：ftp://ftp.ics.ele.tue.nl/pub/lp_solve/http://www.netlib.org/ampl/solvers/lpsolve/(4)nit_new工具箱，是数值积分工具箱的修改版，原版适合于MATLAB4.X，为能在当前MATLAB版本下运行，对个别文件做了相关修正。
下载地址：http://www.matlab-world.com/progs/toolbox/nit.zip本书所涉及的TeXPoint2.0.3插件是由美国加州Berkeley大学开发的，包括3个文件，其最新版本可以到开发者的网站免费下载。
下载地址：http://raw.cs.berkeley.edu/texpoint/TeXPoint2.0.3插件所包括的3个文件也可以分别在如下地址下载：http://www.matlab-world.com/temp/TexPoint2000-2.0.3.msihttp://www.matlab-world.com/temp/TexPoint2002-2.0.3.msihttp://www.matlab-world.com/temp/TexPoint2003-2.0.3.msi相关网站地址列表：MATLAB大观园，作者维护的MATLAB教学与资源网站。
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论坛地址：http://matlab.netsh.net

2017年电工杯优化问题一等奖，含论文和算例，针对微电网日前优化调度问题，本文以matlab数据处理为基础，建立非线性规划模型，运用贪心算法对问题1到问题6进行了解答。
对于问题1根据成本、功率、单价、时段之间的关系，以及发电与负荷相等的原则，得到无可再生能源和可再生能源全额利用时负荷的供电构成，及无可再生能源时全天总供电费用1976.41元，平均购电单价0.5976元/kWh，可再生能源时全额利用全天总供电费用2275.17元，平均购电单价0.6654元/kWh。

基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法在一组等式或者不等式的约束下求极值。
基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法在一组等式或者不等式的约束下求极值。

线性规划的对偶问题与灵敏度分析.线性规划的对偶问题与灵敏度分析.

规划软件Gurobi的相关介绍.Gurobi是目前比较流行且速度很快的求解线性规划、混合整数规划的软件。

这是一份关于MATLAB基于几何图形法的障碍物地图构建算法的源代码，是我总结的自己关于线性规划的构图方法的理解，里面包含四个matlab的函数，可以直接调试，没有主函数，直接运行需要自己提供输入参数，具体参数代码注释的很详细，不理解的可以看我写的博客，link:https://blog.csdn.net/SimileciWH/article/details/83958617

从pdg（超星）转为pdf，比较清晰；
经典书；
目录：一章：图与算法二：最小树三：最小树形图四：网络优化与线性规划五：最短路六：最大流七：最小费用流八：二部图的匹配九：一般图的匹配十：中国邮递员问题十一：NP完全理论十二：近似算法

数学建模比赛2019，常用的32种数学模型+竞赛必备的十类算法（含个人建模比赛经验）。
个人精心整理，希望能在2019数模比赛取得好成绩！MC算法、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法、规划类问题算法此类问题主要有线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等。
、图论问题（dijkstra\floyd\prim\bellman-ford\最大流、二分匹配）、计算机算法设计中的问题、模拟退火法、神经网络、遗传算法、网格算法、穷举算法、连续问题离散化的方法、数值分析方法、图像处理算法。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。