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标题: 最优化算法相关代码合集及张岩老师优化算法书籍 [打印本页]
作者: 2744557306    时间: 2023-12-26 17:06
标题: 最优化算法相关代码合集及张岩老师优化算法书籍
以下是代码所对应的最优化算法
* B' V( l5 \! ?, ?% H1.约束优化问题：& o# o0 Q$ [6 D3 x
minRosen(Rosen梯度法求解约束多维函数的极值)(算法还有bug)
1 O8 S! ]1 ?7 h# h1 AminPF(外点罚函数法解线性等式约束)! _* M7 G8 O# B) m9 J& W0 @: Q$ M
minGeneralPF(外点罚函数法解一般等式约束)
0 ]9 ^% `" v& e/ c! q9 [minNF(内点罚函数法)
* o' T  Z* a- p" x( a" ^minMixFun(混合罚函数法)1 C9 a$ s' ~8 q* X& l3 D/ A* s
minJSMixFun(混合罚函数加速法)
; ~4 d3 E3 ?% g' i8 X' AminFactor(乘子法)  U5 E5 \; g. l9 t$ C8 G; m
minconPS(坐标轮换法)(算法还有bug)
" l  @8 U2 D5 A' U# Z5 X, XminconSimpSearch(复合形法)
/ i  {2 c+ t. g- o( z# M% k3 y5 R6 }% q6 [" F& r" |+ u
2.非线性最小二乘优化问题8 N* C/ B. i' r9 Y; b
minMGN(修正G-N法)
$ h$ r9 s5 I: Y6 B* L/ ]; J+ ^: Q7 x. s0 ^: |- P7 e
3.线性规划：
) }) d; P" f/ d0 k; F5 i) O$ B. zCmpSimpleMthd(完整单纯形法)
( V. g: U- v- f4 J' a8 g5 z
$ Q7 ~# Y, L) j; W3 L- T4.整数规划(含0-1规划)2 C5 K, E- @& w  v; I
DividePlane(割平面法)4 ^: q. `6 Y$ n) c) E, w- f4 B4 L' U
ZeroOneprog(枚举法). C& {* \8 ^" |( e0 W

. ~& d% I" x) a# J* O. B5.二次规划: I; |( h& R) O# i
QuadLagR(拉格朗日法)! W8 s6 _% L, ?5 S  t: O  l( i. y
ActivedeSet(起作用集法)9 |, l4 I. P! t: S- N7 y1 e3 Z
1 x0 A2 v& z' y- q) }% _6 k. c
6.辅助函数(在一些函数中会调用)- M1 x3 X& F9 ]  |/ I% C0 b  n- C
minNT(牛顿法求多元函数的极值)) Y0 _* V( I3 D+ b, X
Funval(求目标函数的值)
, c+ E' a2 x5 o( gminMNT(修正的牛顿法求多元函数极值)4 C0 B% E# e" K
minHJ(黄金分割法求一维函数的极值)
  r- _1 n) @- J/ p. T% [9 [& W9 c. d, i& b
7.高级优化算法* e) b- D7 G+ g" Y
        1）粒子群优化算法(求解无约束优化问题)8 T' v1 ^( ~5 O- t
                1>PSO(基本粒子群算法). D) h5 O0 N) A& V- t% F! G
                2>YSPSO(待压缩因子的粒子群算法)$ ~" Q2 e) N+ e9 p! ?: i, w) c
                3>LinWPSO(线性递减权重粒子群优化算法)
3 F- T; F8 I2 i, y) |$ ?9 @                4>SAPSO(自适应权重粒子群优化算法)) L: Z2 a, e) Q
                5>RandWSPO(随机权重粒子群优化算法); C& i0 X2 u& R) P( m8 |5 @& Q$ A: C( h
                6>LnCPSO(同步变化的学习因子)
8 \% f7 [3 J& q0 L- u: n                7>AsyLnCPSO(异步变化的学习因子)(算法还有bug)4 h1 G$ K" t7 ^9 L2 c. j: f, i. U; r
                8>SecPSO(用二阶粒子群优化算法求解无约束优化问题)
' r2 H1 t) b6 w7 S                9>SecVibratPSO(用二阶振荡粒子群优化算法求解五约束优化问题)! i7 M- x, ~" W. {& w+ a1 H8 Y
                10>CLSPSO(用混沌群粒子优化算法求解无约束优化问题)
" K- c$ S( w* N/ r. \5 d: S1 y$ @                11>SelPSO(基于选择的粒子群优化算法)8 {/ O' G, c2 t) x; j& X* i
                12>BreedPSO(基于交叉遗传的粒子群优化算法)
' u+ l) ?; g% O                13>SimuAPSO(基于模拟退火的粒子群优化算法)! t0 W+ \- Q$ w- a" r# l
        2)遗传算法
8 y) D7 H6 U9 {+ q                1>myGA(基本遗传算法解决一维约束规划问题)0 V# U( S+ d* k) [* P6 A; b
                2>SBOGA(顺序选择遗传算法求解一维无约束优化问题)
* G( u1 T9 ^" @2 c  E" }8 o. B: z                3>NormFitGA(动态线性标定适应值的遗传算法求解一维无约束优化问题)
' L" J" F: G+ J                4>GMGA(大变异遗传算法求解一维无约束优化问题)
: M& G  P. k0 i; N6 O! M4 w                5>AdapGA(自适应遗传算法求解一维无约束优化问题)
  K, x7 @% H- b3 L3 r, L                6>DblGEGA(双切点遗传算法求解一维无约束优化问题)+ {' ?2 T4 ]7 {/ N; t$ O2 h; b
                7>MMAdapGA(多变异位自适应遗传算法求解一维无约束优化问题)
  K5 t" u" B, b- O! J1 K9 E7 M- l5 A: S( ^: G! {
. _. [  p+ Y; q0 M' y0 `

0 v8 T: C$ Z( B, l; ]2 t& H! Y+ G5 F0 ^

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