基于DP动态规划的全局最优能量管理策略：ECVT构型车辆电量维持型电池SOC管理策略与算法开发研究,基于DP动态规划的全局最优能量管理策略——ECVT车辆构型与电量维持型电池SOC策略,基于DP动态规划的全局最优能量管理策略，程序为MATLAB m编程完成，大约700行左右。 1.车辆构型为功率分流型（ECVT），类似丰田Pruis构型。 2.电池SOC为电量维持型策略。 3.全程序包含逆向迭代和正向寻优过程。 4.DP作为基于优化的整车能量管理策略的基础，对后续ECMS能量管理策略和MPC能量管理策略的开发学习有着重要作用，可以在此程序基础上进行更改和延伸。 ,基于DP的动态规划; 全局最优能量管理策略; MATLAB m编程; 功率分流型车辆构型(ECVT); 丰田Pruis构型; 电池SOC电量维持策略; 逆向迭代与正向寻优过程; 优化整车能量管理; ECMS与MPC能量管理策略基础。,基于DP算法的功率分流型车辆全局能量管理策略：逆向迭代与正向寻优的MATLAB m程序实现

多种群遗传算法，改进了遗传算法中容易陷入局部最优解的缺点。在一定程度上提高了收敛速度。需要添加移民算子和精英种群选择部分代码。

二次等式约束非凸二次规划问题的全局最优性条件，王杉林，，本文研究了一类带二次等式约束的二次规划问题，利用全局次微分（L-次微分）的概念，对一般二次函数L-次微分进行了全面刻画，建立�

图像分割作为目标检测、识别、跟踪研究领域的核心内容，在遥感、计算机视觉、场景解析、图像重构等领域有着广阔的应用前景。针对传统的基于先验阈值或者小波变换的图像分割算法存在的计算冗余、可操作性较差、过分依赖经验、全局最优缺失等问题，提出了一种基于改进型蚁群算法的图像分割优化算法，可以克服传统蚁群算法的收敛速度慢且易陷入局部最优的固有劣势，实现全局最优，具有匹配精度高、抗干扰性强、并行搜索效率高等优势。在Matlab2015b环境下开发了验证环境并对算法进行了实际验证，验证结果表明本文所提算法可以在较短的时间内有效分割目标图像，实时性、准确率和稳定性较高，收敛速度、并行搜索效率等核心参数满足设计需求。

SALBP-1-模拟退火 该算法是一种概率方法，用于逼近简单装配线平衡问题的全局最优值。 Linux构建 要构建此应用程序，请在父目录中执行make build 。 用法 ./salbp1-sa[OPTIONS]... OPTIONS: -c (SALBP1 maximum time per station. Default: 6) -t (initial temperature. Default: 1) -l (stop condition. Default: 0.000001) -d (cools temperature to (temperature_decay*temperature

采用粒子群算法进行寻优搜索，并对搜索结果进行显示。

利用matlab的填充函数方法求解全局最优解的源代码

matlab模拟退火算法求全局最优。

模拟退火 该算法是一种逼近简单装配线平衡问题的全局最优值的概率方法。

针对利用粒子群优化算法进行多极值函数优化时存在早熟收敛和搜索效率低的问题，提出混合的PSO-BFGS算法，并增强了混合算法的变异能力使算法能逃出局部极值点。通过对三种Benchmark函数的测试结果表明，PSO-BFGS算法不仅具有有效的全局收敛性能，而且还具有较快的收敛速度，是求解最优化问题的一种有效算法。