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最优化算法相关代码合集及张岩老师优化算法书籍

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发表于 2023-12-26 17:06 |只看该作者 |倒序浏览
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以下是代码所对应的最优化算法
+ Z+ h, d2 e8 y2 v# C! g% ^. I1.约束优化问题:
/ h# W% ?/ c5 K9 q% K% XminRosen(Rosen梯度法求解约束多维函数的极值)(算法还有bug)
. x8 a. r1 f* |( n6 O  |" c9 R- EminPF(外点罚函数法解线性等式约束)# s9 {2 F" m+ R. V
minGeneralPF(外点罚函数法解一般等式约束)
! l4 U* \. ]( V5 h0 BminNF(内点罚函数法)
/ I. {) \! G1 s/ l& P' z5 @! j( `minMixFun(混合罚函数法)
% n4 k. v4 {8 VminJSMixFun(混合罚函数加速法)4 J( a5 R9 r% }9 |( S
minFactor(乘子法)  i- v7 e4 z6 N2 k
minconPS(坐标轮换法)(算法还有bug)/ i) ]1 ^! W& P  ]$ N
minconSimpSearch(复合形法)( S9 P( s+ H+ w; y# T) L

, s. L6 u3 }# a) q9 j2.非线性最小二乘优化问题* ~; E* A. C4 h' g
minMGN(修正G-N法): b3 U! c1 Q2 R& `9 [4 b( s3 c4 J
  u) v- u# X1 I/ X1 r2 B% z* r
3.线性规划:
: y' p6 T- ]/ |% ECmpSimpleMthd(完整单纯形法)) V, D! r; X" S
8 X1 g' j' @2 J/ \  D& _
4.整数规划(含0-1规划)
4 C2 y9 a/ e6 r! _$ z* tDividePlane(割平面法)
' E4 i9 v% e: a6 }& v# g9 w, nZeroOneprog(枚举法)9 E& A( @2 T3 A% Q2 Z
  n% @% @* Y" e8 K8 C5 h1 a' d  T
5.二次规划
) d% U7 @" F- G4 f8 iQuadLagR(拉格朗日法)
* c7 R! l0 A3 n; s* Z% N3 n4 r5 JActivedeSet(起作用集法)3 C1 ^: v7 M7 J0 O7 [0 F8 e$ ^

4 L4 B' r; H# R6.辅助函数(在一些函数中会调用); J0 C' \. u  d" W# l
minNT(牛顿法求多元函数的极值)7 T  [, Z: U. x; n
Funval(求目标函数的值)
- r7 T) R8 b  u, b/ y- H4 ZminMNT(修正的牛顿法求多元函数极值), {* F% E0 h4 x7 q2 G/ t  Z
minHJ(黄金分割法求一维函数的极值)
" p. @4 z" [+ N  T- n7 ]" ?" J% r7 P
7.高级优化算法- v- D1 Y$ F" [
        1)粒子群优化算法(求解无约束优化问题)
% D4 Y5 t9 }9 h1 Y                1>PSO(基本粒子群算法)* \- G9 l% g3 O1 z, M) g8 M/ Y
                2>YSPSO(待压缩因子的粒子群算法): ?: z$ v! n* T* [; k* `" ]
                3>LinWPSO(线性递减权重粒子群优化算法)
9 v& k/ L6 F# L( @. [  F, N                4>SAPSO(自适应权重粒子群优化算法); X+ c, ^4 S" J4 X1 W* w* q5 ~( {
                5>RandWSPO(随机权重粒子群优化算法)
, H) Y5 D6 k" I3 K2 n# L5 c                6>LnCPSO(同步变化的学习因子)
6 |) w" c; [/ a: v9 }; V5 P                7>AsyLnCPSO(异步变化的学习因子)(算法还有bug)
: O4 [  v# t7 O, S4 C3 r& Q  i                8>SecPSO(用二阶粒子群优化算法求解无约束优化问题)9 w- @1 V6 J+ K  V$ c
                9>SecVibratPSO(用二阶振荡粒子群优化算法求解五约束优化问题)
) U* B- J' f" i                10>CLSPSO(用混沌群粒子优化算法求解无约束优化问题)& L2 j3 Q2 o1 B0 F/ U
                11>SelPSO(基于选择的粒子群优化算法)
4 M7 D. J4 ]! B# y/ [                12>BreedPSO(基于交叉遗传的粒子群优化算法); G: I& ]! e# ]& ]% r: ~7 P
                13>SimuAPSO(基于模拟退火的粒子群优化算法)
$ m6 X0 p/ h8 Z        2)遗传算法5 K( [$ v+ K% p, \: ]
                1>myGA(基本遗传算法解决一维约束规划问题)$ A* a6 Y2 V) a4 @
                2>SBOGA(顺序选择遗传算法求解一维无约束优化问题)
* K  r& G8 f5 N+ m. O6 B- ]/ s7 a3 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)
) ~  l# i4 C! e; q, n6 S8 V$ I. j                4>GMGA(大变异遗传算法求解一维无约束优化问题)2 O& \& ~! @4 p9 O: _
                5>AdapGA(自适应遗传算法求解一维无约束优化问题)
- ^! Y0 B: ?; e+ G! o6 \9 J                6>DblGEGA(双切点遗传算法求解一维无约束优化问题)+ c" H6 [. O$ 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)
+ q4 X! i$ {+ c3 W# H' W& N6 Y3 @0 K3 S: T

8 ^5 Z% ^, M0 \2 n, {
6 z$ E* X1 Y  E# }4 j6 K& o! H3 l' X  Y8 r. h2 D

最优化问题相关算法.zip

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MATLAB优化算法 张岩.zip

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