优化求解器
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MATLAB高性能原始-对偶内点法优化求解器
基于斯坦福大学开发的原始-对偶内点法，提供大规模线性规划、二次规划及半定规划的高效求解。具备高精度数值稳定性、自适应步长策略和预处理技术，适用于学术与工业级优化问题。 -
MATLAB高效原始对偶内点法求解器SPDIPS：斯坦福优化算法实现
本工具基于斯坦福大学论文实现，提供优化的原始对偶内点法求解器，专用于大规模线性规划（LP）、二次规划（QP）和半定规划（SDP）问题。通过自适应步长控制与迭代策略，确保高数值稳定性与计算效率，适合复杂优化场景应用。 -
MATLAB二次规划优化求解器开发项目
本项目实现了一个基于二次规划算法的MATLAB优化求解器，支持处理带有线性约束的二次目标函数优化问题。系统可求解标准形式的二次规划问题，包含不等式约束、等式约束和变量边界约束，允许用户自定义初始解点与优化参数，适用于工程优化与数值计算场景。 -
MATLAB实现随机蛙跳算法优化问题求解器
本项目提供了一个完整的随机蛙跳算法（SFLA）MATLAB程序，模拟青蛙群体觅食跳跃行为，用于高效解决复杂优化问题。代码结构清晰，支持自定义目标函数与参数调整，适合科研与工程应用。
