粒子群优化适应度函数请教 优化目标是：最小化x1+x2+x3限制条件：S1=S2=S3适应度函数可以直接编写x1+x2+x3；但由于存在限制条件，需要对PSO进行改写，不知道你的三个函数复不复杂，如果不复杂，试问，给定S1=S2=S3能不能导出一个与x1 x2 x3等价的关系式 用来简化你的限制条件。简化后，可以尝试逐维更新，比如先更新X1，然后再此基础上更新x2，然后在此基础上更新x3(记得满足你的约束条件，如果更新后不满足，继续更新直到满足为止)
如何解决带有不等式，等式约束条件的多目标粒子群算法，最好有c#，matlab代码说明 比如解决什么题目呢？
利用粒子群优化算法（PSO）解决双目标优化问题的matlab编程，重酬。具体的目标函数与约束条件，私下交流。 留下联系方式，或许我能帮到你
多目标优化和多约束优化有区别吗 约束多目标优化和2113区间多目标5261优化都属于多目标优化，但4102侧重于研究两个不同的方面1653。约束多目标优化是指，含约束条件的多目标优化。约束条件是指，该优化问题的解的目标函数值必须满足的前提条件，比如，第2个目标函数值f_2(x)必须在区间(0，1)内，即约束条件为0(x)。当然，除了区间，约束条件也可以是其它形式表示，且可以存在多个。处理约束多目标优化问题的方法通常是利用罚函数的方法将约束条件加入目标函数中。实际上，还可以将约束条件转化为目标函数，但这会导致目标函数增多，使得优化问题成为一个高维多目标优化问题，可能会增加求解难度。区间多目标优化是指，目标函数含有不确定性，且不确定性为区间表示的多目标优化。实际工程中目标函数往往含有不确定性，其表达形式可以是随机、模糊、区间等。应用区间表示方法更加容易一些，只需要获得该目标函数（的参数）的上下界、或中点和范围。比如，f_2(x)=x+e，其中，e=[0，1]，那么，f_2(x)是一个区间表示的不确定目标函数。处理区间多目标优化问题的方法分两类，第一类是先将其转化为确定型的优化问题（如目标函数的期望值），再采用常规的多目标优化方法求解，那么，所得优化解的性能与转化方法。
求带约束函数的优化算法推荐 遗传算法、免疫算法、粒子群算法 都是近似算法，不能得到最优解。这种问题，小规模一般是动态规划法。
如果matlab 优化当中， 目标函数 和 约束条件都很复杂，没有办法直接用x 表示出来，该怎么处理？ 目标函数形式不是很重要，fmincon不需要知道目标函数的结果是怎么求出来的只要是利用一个x未知向量输入，得到一个结果的函数就可以<；br>；你的约束条件好像也并不复杂。
梯度下降法和粒子群优化算法的区别 摘 要：，粒子群算法据自己的速度来决定搜索过程，只有最优的粒子把信息给予其他的粒子，整个搜索更新过程是跟随当前最优解的过程，所有的粒子还可以更快的收敛于最优解。。
MATLAB可以求解多目标函数吗？求解最优化的 可以的 用多目标优化 需要提供目标函数和约束条件 一般的智能算法都可以实现 比如遗传 粒子群
用遗传算法或者粒子群算法解决带约束条件的目标优化问题，目标优化就是求出最大值或者最小值就可以了~ 我有不带约束条件的
