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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; K# v9 F/ V+ m# f( z! N) t
1.约束优化问题：% f1 j) b7 _2 p) D3 m
minRosen(Rosen梯度法求解约束多维函数的极值)(算法还有bug)
/ z! o' ]) p% `: `0 G0 p8 nminPF(外点罚函数法解线性等式约束)+ c5 S* Y5 C, y. U
minGeneralPF(外点罚函数法解一般等式约束)
+ ]4 A) ^% o+ s% f& f, K" r$ aminNF(内点罚函数法)
( W- ]/ v9 r1 U/ o/ wminMixFun(混合罚函数法)
/ t# r' u# a1 l; B& \; aminJSMixFun(混合罚函数加速法)
( c3 X7 d3 {4 s+ @, M* uminFactor(乘子法)
( B: R3 n4 n- j$ fminconPS(坐标轮换法)(算法还有bug)
: r+ r8 ~, h5 B7 q8 Q1 SminconSimpSearch(复合形法)% x# Q+ ~7 Y" M5 E+ D6 D

: Q! @- s0 F2 U& b: u2.非线性最小二乘优化问题
/ q) u: ^% x9 JminMGN(修正G-N法)
( g' O5 J' E: V! z5 U, O/ Z, H$ m# f
3.线性规划：2 \7 A. `1 h9 Q# L1 ^, R5 s1 C8 r! k
CmpSimpleMthd(完整单纯形法)# B! _/ E  V# o" M
# G/ T' x" g0 W6 B5 O
4.整数规划(含0-1规划)
; V# M+ B5 h. YDividePlane(割平面法)
2 b& }* X. Y/ l9 _6 i" b# |( GZeroOneprog(枚举法)
7 y- R: d2 p. T9 l4 y1 X  T8 _( N; [4 H) \0 f
5.二次规划
2 O* m6 N7 {. d. [3 S) iQuadLagR(拉格朗日法)
7 w8 s' h7 x$ C) T, |- M0 \3 J; S6 HActivedeSet(起作用集法)
1 O4 P' Z' G8 N2 m, g; x( C$ Z# H
6.辅助函数(在一些函数中会调用)
& r* j  G9 e$ S5 _' w) l& rminNT(牛顿法求多元函数的极值)
  L/ _/ a7 N0 i7 |7 X' Q) s2 R! sFunval(求目标函数的值); i0 n% x6 f% u
minMNT(修正的牛顿法求多元函数极值)
' n) a2 [: L! N6 `! i5 N3 m+ p8 u. SminHJ(黄金分割法求一维函数的极值)
+ |3 j. v% ?  X* D: K% T
4 p1 L; \' H: S0 T& ?/ j5 D! \) N7.高级优化算法
5 f+ P" B' a. R/ k; h        1）粒子群优化算法(求解无约束优化问题)
9 w. f, f4 N: z$ A0 I* ~2 V                1>PSO(基本粒子群算法)
* e+ o; e4 k! a' m0 P/ a                2>YSPSO(待压缩因子的粒子群算法)! i0 P) F1 q0 L2 |  T2 f
                3>LinWPSO(线性递减权重粒子群优化算法)
9 u" e" Z1 S( @# R- g# k( {" ^4 W                4>SAPSO(自适应权重粒子群优化算法)  K% b9 H, S6 k0 f) g3 f" d# @3 [
                5>RandWSPO(随机权重粒子群优化算法)& ]& N! Y0 B4 g3 _$ I' E' p
                6>LnCPSO(同步变化的学习因子)
0 z% A/ _7 L/ H! c                7>AsyLnCPSO(异步变化的学习因子)(算法还有bug)8 W) H+ H' t0 ]1 x
                8>SecPSO(用二阶粒子群优化算法求解无约束优化问题). B6 b: ~5 R" ]+ l9 }
                9>SecVibratPSO(用二阶振荡粒子群优化算法求解五约束优化问题)( u: F; @1 E; q( @. f* C
                10>CLSPSO(用混沌群粒子优化算法求解无约束优化问题)
/ g* D" X7 m+ |2 |9 c                11>SelPSO(基于选择的粒子群优化算法)! J4 B! e# e* M  A+ e0 S
                12>BreedPSO(基于交叉遗传的粒子群优化算法)
- j# ]9 f2 p- g: ~4 R                13>SimuAPSO(基于模拟退火的粒子群优化算法)3 t' \% Y6 y# f) c8 r7 A
        2)遗传算法
! w2 T) `  U8 a8 X                1>myGA(基本遗传算法解决一维约束规划问题)
0 q# r6 e5 [& {- c6 ~3 K5 X                2>SBOGA(顺序选择遗传算法求解一维无约束优化问题)6 y) F- g; M7 `$ A6 @8 S
                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)# E8 w" T/ b5 N! y" S! A
                4>GMGA(大变异遗传算法求解一维无约束优化问题)5 ]; v/ h6 n$ h7 \: K
                5>AdapGA(自适应遗传算法求解一维无约束优化问题)4 y4 G. Y0 ?8 _& g/ \% h% l2 ~4 C
                6>DblGEGA(双切点遗传算法求解一维无约束优化问题)% r# G  \( j7 b3 L" x+ i  @
                7>MMAdapGA(多变异位自适应遗传算法求解一维无约束优化问题)/ V( p# @% e* ]
# Q- Q: a+ f- t
' D+ u4 P3 F9 v

2 r$ d& @1 u. [4 f
7 j7 a$ D' _8 k) U- }7 w; J& z9 i, J

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