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以下是代码所对应的最优化算法 P# A2 y6 h m+ v H# T
1.约束优化问题:# y2 A( @5 x" w: l1 u7 L n
minRosen(Rosen梯度法求解约束多维函数的极值)(算法还有bug)
$ t1 ?# h7 `* |; C* p* yminPF(外点罚函数法解线性等式约束)
; e6 i/ |" h8 R0 LminGeneralPF(外点罚函数法解一般等式约束)3 T# J0 d; K& e9 m+ G
minNF(内点罚函数法)
; s/ a. o n/ h: FminMixFun(混合罚函数法)
9 [5 P7 M- }$ G5 E7 Y/ {& B+ `; EminJSMixFun(混合罚函数加速法)
/ O/ `6 X6 t9 L9 r6 \' [minFactor(乘子法)" f, E& Q' Q0 t# Q- q4 X
minconPS(坐标轮换法)(算法还有bug)1 q! `. w( |4 s3 ^2 D1 a8 b, U$ T
minconSimpSearch(复合形法)
, e- B4 i( G( O
* v, m4 I' M: [/ X: L- I [! G2.非线性最小二乘优化问题
) ^- u0 V+ r5 @7 p% ~1 Z! hminMGN(修正G-N法)
( l! ^( W3 p. p. y
4 {- @/ E& j3 [; m' }3.线性规划:8 q3 z1 v+ x! [4 y" \
CmpSimpleMthd(完整单纯形法)
: m) N2 f5 o% _6 z& m! r0 d/ p U3 h2 a! H2 Y4 p
4.整数规划(含0-1规划)3 U- k6 v' R8 {* W' W
DividePlane(割平面法)+ h. q: }; J) p0 k8 ]2 X6 {7 ?
ZeroOneprog(枚举法)' F" k$ Z! Y# p X0 ?2 s
: r1 X7 M! T5 h
5.二次规划- H) Q' V1 t! K
QuadLagR(拉格朗日法)
' T2 ]/ y5 }: ~ActivedeSet(起作用集法)5 Q ?3 ], m3 P* z @
# E ]8 h& A6 I% |
6.辅助函数(在一些函数中会调用)
7 f: t0 C ^7 p+ hminNT(牛顿法求多元函数的极值)! a% B+ _# Y q' T a
Funval(求目标函数的值)
: q( [9 n+ L' l8 }* GminMNT(修正的牛顿法求多元函数极值)& y" w4 @4 n9 N |2 C0 n; q1 B
minHJ(黄金分割法求一维函数的极值)
8 C! c. s! X4 H4 x2 x& `1 w8 S; O+ i& x0 a. J
7.高级优化算法
: `2 X c; s$ x- M/ Y2 D8 i 1)粒子群优化算法(求解无约束优化问题)
" i0 `3 m+ h Q 1>PSO(基本粒子群算法)
8 }9 ?) a/ R! m6 T- {2 E4 n 2>YSPSO(待压缩因子的粒子群算法)& g+ I! i+ @4 N" H) U
3>LinWPSO(线性递减权重粒子群优化算法)
! L6 r( [! O: q z& h) p# p 4>SAPSO(自适应权重粒子群优化算法)/ O+ s8 k, f8 g( y
5>RandWSPO(随机权重粒子群优化算法)
6 F# _0 R8 ?$ t2 Z/ t: s 6>LnCPSO(同步变化的学习因子)
: g6 i7 O4 c; B" n3 w& S 7>AsyLnCPSO(异步变化的学习因子)(算法还有bug)
* `0 `& W% q9 }6 c9 N 8>SecPSO(用二阶粒子群优化算法求解无约束优化问题)
9 m6 W' n! `8 { K! @5 v; | 9>SecVibratPSO(用二阶振荡粒子群优化算法求解五约束优化问题)* D: t2 ?4 O1 u. b* d) k! O: u
10>CLSPSO(用混沌群粒子优化算法求解无约束优化问题)) q+ I; S% N3 T( F% ~
11>SelPSO(基于选择的粒子群优化算法)
1 A4 e0 x! b' T* ]3 F, i 12>BreedPSO(基于交叉遗传的粒子群优化算法)
; ~# `, ^ ^: H" x1 U- j8 g 13>SimuAPSO(基于模拟退火的粒子群优化算法)$ Q, U5 C; i" v" V
2)遗传算法
3 G# ^" B# `! ]- I% E7 Z 1>myGA(基本遗传算法解决一维约束规划问题)( Z8 T7 `0 r4 s3 |( T
2>SBOGA(顺序选择遗传算法求解一维无约束优化问题)% X, c1 M; }0 D1 W9 r' F
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)& s& t9 L" z1 n) s' e3 ~
4>GMGA(大变异遗传算法求解一维无约束优化问题)
! H! H- p. N# ^, Y! a7 Z* E 5>AdapGA(自适应遗传算法求解一维无约束优化问题)
1 r5 F9 E# I! ^" f 6>DblGEGA(双切点遗传算法求解一维无约束优化问题)/ E+ v I0 h$ P- Y: w. b
7>MMAdapGA(多变异位自适应遗传算法求解一维无约束优化问题)
5 P! \$ a8 ^+ b' a/ w
3 B' z+ [. q/ R8 o# ~
3 M, F- K7 Q6 S4 U8 r3 Y' c3 }: a5 U
& W' @3 a( b6 ~ |
zan
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