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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
1 I: U* r' i7 k1.约束优化问题：- l* e& i; h+ z; v8 }
minRosen(Rosen梯度法求解约束多维函数的极值)(算法还有bug)# p* b6 x8 t8 e
minPF(外点罚函数法解线性等式约束)0 T& _% N. c: G0 y: Q+ w7 d
minGeneralPF(外点罚函数法解一般等式约束)3 e$ ^, m- a+ {; E+ O
minNF(内点罚函数法); g$ C  l! E7 I3 \* T
minMixFun(混合罚函数法). i! u$ O0 D) y2 Q8 F6 R. m5 _9 o, C
minJSMixFun(混合罚函数加速法)' @6 ~4 Y! G7 D3 a/ r2 e! G
minFactor(乘子法)! d3 S1 l" O- M9 Q2 p* @
minconPS(坐标轮换法)(算法还有bug)
. X4 ^/ S+ d- }, EminconSimpSearch(复合形法)5 n0 j% U: p' W5 L

8 A* r9 C$ u3 N, s2.非线性最小二乘优化问题
6 F- t8 Y( k9 hminMGN(修正G-N法)5 d; C& a* U- \
% d  T( m; z$ L- f9 I
3.线性规划：) S0 @! D/ P7 M6 P$ c: [7 u
CmpSimpleMthd(完整单纯形法)! r/ G/ {2 H4 ~$ `
& L3 b' m: @; P- q& q! D* V
4.整数规划(含0-1规划)
, e+ w$ {0 A7 f' }; m. ]DividePlane(割平面法): X2 g+ o% y0 K" [( t. \4 t
ZeroOneprog(枚举法)
2 l! a1 T4 g8 B% y5 J0 z: M& j5 _
5.二次规划( c) Y. ]& l! ]# N0 K' C
QuadLagR(拉格朗日法)
; x3 y! e3 Q2 f! zActivedeSet(起作用集法)
+ b# X+ T6 J) S/ Q2 ~7 w8 N5 {" J( ?, G& J" g: O
6.辅助函数(在一些函数中会调用)3 y9 a( j7 K! I% B) T& u
minNT(牛顿法求多元函数的极值)
1 j8 _9 s( n7 l2 Z2 j# cFunval(求目标函数的值)
1 q$ `9 I2 Y+ Q' K& JminMNT(修正的牛顿法求多元函数极值): D& i6 s$ x" I9 Z, c- e
minHJ(黄金分割法求一维函数的极值)
1 i7 f' j$ g" |8 ^2 ~
  ^; ]# C9 F/ |. {, i% R5 o7.高级优化算法
. @  }6 ^7 r. p5 K        1）粒子群优化算法(求解无约束优化问题)
0 H# z$ b, i/ W; V                1>PSO(基本粒子群算法)+ ^, d4 g& B4 B) O9 J& r
                2>YSPSO(待压缩因子的粒子群算法)7 G  c- t6 c+ _* H, |6 T# g
                3>LinWPSO(线性递减权重粒子群优化算法); e* e: r  \, e" M9 _; ]0 n
                4>SAPSO(自适应权重粒子群优化算法)5 o3 Z% c* Z0 W% W6 o
                5>RandWSPO(随机权重粒子群优化算法)
; o+ D2 s7 o% n2 x5 t! C$ b  q                6>LnCPSO(同步变化的学习因子)
% Q# ~/ f* o2 N3 ~3 r* X3 y                7>AsyLnCPSO(异步变化的学习因子)(算法还有bug)1 R: }: M9 `: I/ T7 c$ N
                8>SecPSO(用二阶粒子群优化算法求解无约束优化问题): F4 c/ [6 L  t7 j/ c7 J
                9>SecVibratPSO(用二阶振荡粒子群优化算法求解五约束优化问题)
% O+ s' q* N4 {0 i                10>CLSPSO(用混沌群粒子优化算法求解无约束优化问题)
6 H2 b% j+ w+ ^' u- r! a2 ?# o                11>SelPSO(基于选择的粒子群优化算法)% m0 b  ^% {  t6 u- ^
                12>BreedPSO(基于交叉遗传的粒子群优化算法)6 l) }5 ?( \8 G; N# L1 L) [$ n$ I8 W
                13>SimuAPSO(基于模拟退火的粒子群优化算法)- M- e& ]! B( C+ R8 A
        2)遗传算法
  _4 W5 ^$ @' w4 O, f+ k- i3 S% W6 f                1>myGA(基本遗传算法解决一维约束规划问题)* W- @8 V: b! \" R; }) ^
                2>SBOGA(顺序选择遗传算法求解一维无约束优化问题)
* T& X4 E8 c1 ^: L% {; f- H, E                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)* a8 h# ~% J8 ~: S1 y
                4>GMGA(大变异遗传算法求解一维无约束优化问题)- c# F) v9 T0 Y; F6 R
                5>AdapGA(自适应遗传算法求解一维无约束优化问题), n- i5 ^+ l: Q
                6>DblGEGA(双切点遗传算法求解一维无约束优化问题)" p- x) l: r( Z
                7>MMAdapGA(多变异位自适应遗传算法求解一维无约束优化问题)
, z, t: T3 O: N' E# W, s% Y1 W
: N4 K3 E4 {$ F! z  N
& p1 Z; H5 n5 V, ]$ @5 s  F# m
8 B- g& z1 T# P7 a
! m* S( X1 p2 U0 \+ W9 R6 g6 g

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