MATLAB数值优化算法开源工具箱

资 源 简 介

提供一系列数值优化算法的MATLAB实现，包括线性规划、非线性优化和梯度下降法等。附带案例与可视化功能，适合教学与学术研究。全部代码开源，便于学习与应用。

详 情 说 明

MATLAB数值优化算法共享工具箱

项目介绍

本项目提供一系列数值优化算法的MATLAB实现范例，包含线性规划、非线性优化、梯度下降法等经典算法示例。工具箱附带简单案例和数据可视化功能，便于学习者理解算法原理及应用场景。所有程序仅用于学术交流与开源共享，严禁商业用途。

功能特性

• 算法全面：涵盖线性规划、非线性优化、梯度下降法等经典数值优化算法
• 教学导向：每个算法均提供可运行的完整示例，包含详细注释说明
• 可视化分析：自动生成目标函数收敛曲线、迭代过程数据图表
• 性能监控：提供算法运行时间统计、收敛状态诊断报告
• 易用性强：接口设计简洁，参数配置灵活，支持快速验证与对比

使用方法

1. 设置优化参数：定义目标函数表达式、约束条件矩阵、初始迭代点
2. 配置算法选项：指定精度阈值和最大迭代次数
3. 运行优化算法：调用相应的算法函数进行计算
4. 分析结果：查看最优解向量、收敛曲线和性能统计报告

典型调用示例： % 定义目标函数和约束 f = @(x) x(1)^2 + x(2)^2; A = [1, 1]; b = 1; x0 = [0.5, 0.5];

% 运行优化算法 results = main(f, A, b, x0, 1e-6, 1000);

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 优化工具箱（用于部分高级功能）
• 至少2GB可用内存
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件整合了工具箱的核心功能，实现了多种数值优化算法的统一调用接口。该文件包含目标函数解析、约束条件处理、迭代过程控制等主要模块，能够自动选择适合的优化策略，完成从参数初始化到结果输出的完整流程。同时内置了收敛性诊断机制和可视化组件，可生成详细的算法性能分析报告。