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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. j5 g, @" P! L$ I
1.约束优化问题：
  A# s% B4 @! j( a% L' PminRosen(Rosen梯度法求解约束多维函数的极值)(算法还有bug)8 Z% b  y% N6 }" J- x
minPF(外点罚函数法解线性等式约束)
, c! w2 z; z/ R# [minGeneralPF(外点罚函数法解一般等式约束)8 j* a, T- d) e1 a5 w! o4 d
minNF(内点罚函数法)
5 u. }4 i' Z1 {) y3 L& _minMixFun(混合罚函数法)! L: q9 ^5 U) M/ i  H6 x8 b
minJSMixFun(混合罚函数加速法)) |- v" Y0 y7 E* ^. B' x- [  b. ]
minFactor(乘子法)
9 a6 K* L: T* `  }6 ^+ gminconPS(坐标轮换法)(算法还有bug)# w5 ^- d5 A# O7 i
minconSimpSearch(复合形法)% q8 f" t$ ^8 o2 R+ S# {1 _% l

1 ?1 Q4 u- l$ R' D2.非线性最小二乘优化问题& h  _5 |+ i4 Q% n* e' U% {; j
minMGN(修正G-N法)! C: E! x! N1 L5 g6 m

% j) H. ]# q/ n) |3.线性规划：, R# U  g: c$ V4 p8 m% U) a$ n
CmpSimpleMthd(完整单纯形法)) t8 L2 s' D4 a) h

9 N1 I+ M) B& `7 l% D- r4.整数规划(含0-1规划)& G1 \( R4 E3 T- C3 W( t
DividePlane(割平面法)* T+ @0 ]6 @0 p/ H! v0 s
ZeroOneprog(枚举法)# w8 h! m5 |  w& v

1 U- A9 J+ ?6 ?0 _# ?4 [6 c1 l5.二次规划) Q2 z7 ]9 `2 u& i
QuadLagR(拉格朗日法). `0 {: v; J  b3 Q6 [3 L9 S
ActivedeSet(起作用集法)' q, \( }" E* t. j

& g( c" y3 I$ v! ~5 W# D- Y6.辅助函数(在一些函数中会调用)
( m  k/ T# I8 ?  X8 R% q. i2 nminNT(牛顿法求多元函数的极值)) l# u  S( A9 M( Q, u6 Y: e8 _
Funval(求目标函数的值)+ B& m) [8 v9 X$ v7 R
minMNT(修正的牛顿法求多元函数极值)! {- f$ Y& U6 e* A; l+ s( @
minHJ(黄金分割法求一维函数的极值)9 w0 C4 j+ j( l
. V" m0 P8 D( x
7.高级优化算法
" X3 ^# m1 x7 B# ^* L. i+ z        1）粒子群优化算法(求解无约束优化问题)
; ^) l4 r+ N! g6 C                1>PSO(基本粒子群算法)# l7 U1 f3 q) U
                2>YSPSO(待压缩因子的粒子群算法)
" e) M. @% s0 s+ ]                3>LinWPSO(线性递减权重粒子群优化算法)8 E& Q7 ?9 }# K1 r( b: T+ r
                4>SAPSO(自适应权重粒子群优化算法)9 h; P0 l! E( F. k
                5>RandWSPO(随机权重粒子群优化算法)
' u3 l. z/ Q0 X& @9 _5 D                6>LnCPSO(同步变化的学习因子)  Q( c9 ?6 ?- K& w4 P: e3 P$ e* P
                7>AsyLnCPSO(异步变化的学习因子)(算法还有bug)8 _% P  t4 [. q' E% [
                8>SecPSO(用二阶粒子群优化算法求解无约束优化问题)
- c# @0 p7 L5 o5 ~' B% ]                9>SecVibratPSO(用二阶振荡粒子群优化算法求解五约束优化问题)+ O8 E# K0 P/ b' L' k
                10>CLSPSO(用混沌群粒子优化算法求解无约束优化问题)& Z# ^% a  M" K7 A# G4 ?8 K. p
                11>SelPSO(基于选择的粒子群优化算法)6 u; k& w6 ~; f7 F* m2 Q9 y
                12>BreedPSO(基于交叉遗传的粒子群优化算法), r) Q1 ~, Q# k7 S" ~
                13>SimuAPSO(基于模拟退火的粒子群优化算法)
5 @* e3 Q7 a9 \) A1 s: n/ z        2)遗传算法
( |% z8 P& }5 [9 N6 T( e( W, V6 x                1>myGA(基本遗传算法解决一维约束规划问题)
- m3 U% o. q% _  j4 w                2>SBOGA(顺序选择遗传算法求解一维无约束优化问题)' I) o" r5 Z9 I
                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)8 y1 K" A, }& u( }8 W6 u2 n
                4>GMGA(大变异遗传算法求解一维无约束优化问题)7 _" k' k* s0 c% s; P0 r; U
                5>AdapGA(自适应遗传算法求解一维无约束优化问题)
% ~; C4 x0 T, D2 n% }$ Y  o5 Y9 E                6>DblGEGA(双切点遗传算法求解一维无约束优化问题)- _7 x2 n" V' E* k) D( A* S( Q, 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)/ V. t) E. A6 c# C6 h2 e

+ x* h# f6 K. A5 |
: n+ r. s1 v/ N8 r
" W8 D' x0 A2 R% J
3 W7 ]$ Y- b# @$ O" Q5 i

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