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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( t5 c4 }  U9 l, E/ U  I
1.约束优化问题：
- E6 f) o0 |$ k' [- Y9 J0 W4 OminRosen(Rosen梯度法求解约束多维函数的极值)(算法还有bug)
9 W* T. f) g$ [+ d- q" L- g$ _minPF(外点罚函数法解线性等式约束)3 X  m/ B4 {. D% o: A* ?/ y; f+ L
minGeneralPF(外点罚函数法解一般等式约束)  R/ h; U; N( |4 N0 c
minNF(内点罚函数法)! r: o: h! k/ f5 o( Q1 M
minMixFun(混合罚函数法)
' t& f+ s* g) S) V3 T# JminJSMixFun(混合罚函数加速法)
/ ^+ B* r% {% @" A, q4 Y5 }+ kminFactor(乘子法)
& G# m8 b- x, K# i+ QminconPS(坐标轮换法)(算法还有bug)/ V* _, f' k  W
minconSimpSearch(复合形法)& \; s/ Z' r3 `+ P

% i# X6 C/ a  i1 }" ~( |2.非线性最小二乘优化问题
* j8 u/ m! a9 g  L8 `, L1 q% eminMGN(修正G-N法)
, A4 f2 }6 T3 P& H: K% W+ p
3 }0 D" B; G9 T  [3.线性规划：9 B( b* [/ W! b$ p& h! T  P
CmpSimpleMthd(完整单纯形法)
% j' ]- Q6 f+ t* n1 X" ]4 [: R4 a5 b9 }, N  v6 {+ W
4.整数规划(含0-1规划)
+ A: J, C8 N; {* R* @% C; oDividePlane(割平面法)
2 R7 L. h7 r; OZeroOneprog(枚举法)
; U7 |7 p9 d5 ?% k/ s' r7 `7 p8 K3 C- ]; E* t$ a; V1 _
5.二次规划
/ a7 u, n& \* H. [* [" F* YQuadLagR(拉格朗日法)& N9 y/ [) b1 n0 m5 U) h% J
ActivedeSet(起作用集法)0 l5 j8 Q" X% G1 D; e( K) w7 k

5 G- a' V% X1 i1 j6.辅助函数(在一些函数中会调用)
; {" p( W# x5 GminNT(牛顿法求多元函数的极值)) T7 m! T0 ]1 |$ [" k, d
Funval(求目标函数的值)
) C" |; T2 H' O6 GminMNT(修正的牛顿法求多元函数极值)
4 ?& Y4 A. B8 [. ^minHJ(黄金分割法求一维函数的极值)
& B# L/ I$ j+ P+ p( j; y- ?
" _- M7 K# s6 I# s& [' ?: j7.高级优化算法
- e6 k# t* l  H" |. B8 }, {% X1 Q        1）粒子群优化算法(求解无约束优化问题)$ |# P# k6 Q5 @& a% ?
                1>PSO(基本粒子群算法)
" A% T! m* E1 ]- S                2>YSPSO(待压缩因子的粒子群算法)
8 `( O# b4 _' q& p5 Z" R                3>LinWPSO(线性递减权重粒子群优化算法)
0 d9 f- A4 z" ?' j                4>SAPSO(自适应权重粒子群优化算法)
  {1 v% O4 R9 t' ?' m% x: L' C                5>RandWSPO(随机权重粒子群优化算法)* |4 S5 t) h) @) E
                6>LnCPSO(同步变化的学习因子)2 V) R- R1 z, e2 _5 v4 X/ d/ F
                7>AsyLnCPSO(异步变化的学习因子)(算法还有bug)3 |9 v! X9 L7 n1 |9 {6 P
                8>SecPSO(用二阶粒子群优化算法求解无约束优化问题)8 d$ Z2 Y8 a; S- ?1 S: u8 d
                9>SecVibratPSO(用二阶振荡粒子群优化算法求解五约束优化问题)
& j& w3 t, H5 C8 {8 [: k                10>CLSPSO(用混沌群粒子优化算法求解无约束优化问题)# K6 ?. L. s. O! s$ I* q
                11>SelPSO(基于选择的粒子群优化算法)
3 b4 D3 U' ^7 x% A! c                12>BreedPSO(基于交叉遗传的粒子群优化算法)6 {8 D5 h1 u4 Y9 `- G
                13>SimuAPSO(基于模拟退火的粒子群优化算法)3 S) n  T$ y) C
        2)遗传算法
9 a) _# x9 K( B: ^/ T5 e                1>myGA(基本遗传算法解决一维约束规划问题)
& v% A) A2 B* o, V" x) u& i+ [3 v                2>SBOGA(顺序选择遗传算法求解一维无约束优化问题)7 \1 O# b# G% ?( l3 Z$ S7 k. d) ^' }# _
                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)
4 ]6 d+ i4 \7 ]% K                4>GMGA(大变异遗传算法求解一维无约束优化问题)
. B" F( P, p% q3 c9 j) k                5>AdapGA(自适应遗传算法求解一维无约束优化问题)
+ Z6 q7 s* c! p2 }: E                6>DblGEGA(双切点遗传算法求解一维无约束优化问题)8 U* p' l& g4 R: ~% x, U
                7>MMAdapGA(多变异位自适应遗传算法求解一维无约束优化问题)
# f; h0 U  k, ~: y/ B: y/ z4 {- U# F) N2 a

1 E3 k( A/ ]) z
3 {9 z8 T$ {& L9 J9 h- t: I5 |# @/ s+ i& I5 d, w3 L3 r! C

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