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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以下是代码所对应的最优化算法
: p, h) s. q/ J) n8 u" o- ~1.约束优化问题：
! _9 F9 K( }: ]  E3 d1 jminRosen(Rosen梯度法求解约束多维函数的极值)(算法还有bug)
minPF(外点罚函数法解线性等式约束)
minGeneralPF(外点罚函数法解一般等式约束)
minNF(内点罚函数法)
4 R- \- D# A+ `8 C8 r% nminMixFun(混合罚函数法)
4 M+ `+ x1 b, w% h8 `/ [minJSMixFun(混合罚函数加速法)
4 S5 G" P/ H3 k" A+ gminFactor(乘子法)
minconPS(坐标轮换法)(算法还有bug)
minconSimpSearch(复合形法)
2 l! ?5 \7 j  I" O
2.非线性最小二乘优化问题
minMGN(修正G-N法)
( i8 j$ y5 P$ {6 P5 L2 q
3.线性规划：
3 f7 f& e2 u  {5 {; ]0 r; @0 o3 jCmpSimpleMthd(完整单纯形法)

: `+ i: J: s4 g4 ]0 ~4.整数规划(含0-1规划)
* o, w& d9 ]9 d) Y7 ~DividePlane(割平面法)
ZeroOneprog(枚举法)

1 \; T& F9 S" z( t) b5.二次规划
QuadLagR(拉格朗日法)
) o: Q/ Y% H, x; Z3 lActivedeSet(起作用集法)
$ y5 V5 c$ Y9 h# e- m( l. Y
6.辅助函数(在一些函数中会调用)
* k! G" F* v( VminNT(牛顿法求多元函数的极值)
: y/ f6 F2 O* l% F# BFunval(求目标函数的值)
minMNT(修正的牛顿法求多元函数极值)
minHJ(黄金分割法求一维函数的极值)

/ \) W5 `/ Z; Q7.高级优化算法
        1）粒子群优化算法(求解无约束优化问题)
                1>PSO(基本粒子群算法)
                2>YSPSO(待压缩因子的粒子群算法)
                3>LinWPSO(线性递减权重粒子群优化算法)
                4>SAPSO(自适应权重粒子群优化算法)
                5>RandWSPO(随机权重粒子群优化算法)
% p  i. M) V; C* K                6>LnCPSO(同步变化的学习因子)
                7>AsyLnCPSO(异步变化的学习因子)(算法还有bug)
, Y8 {% |3 Y1 q+ Y: a' }                8>SecPSO(用二阶粒子群优化算法求解无约束优化问题)
" X( I8 Y6 x* |1 [' ~" a                9>SecVibratPSO(用二阶振荡粒子群优化算法求解五约束优化问题)
                10>CLSPSO(用混沌群粒子优化算法求解无约束优化问题)
! q8 h% a( r3 g  Z4 T' A" k8 L# r! r                11>SelPSO(基于选择的粒子群优化算法)
+ m5 P, s; E3 f$ N; D, c9 b; A" O4 w; V                12>BreedPSO(基于交叉遗传的粒子群优化算法)
1 Z4 p: ~8 t6 |. H/ V6 p) I                13>SimuAPSO(基于模拟退火的粒子群优化算法)
        2)遗传算法
                1>myGA(基本遗传算法解决一维约束规划问题)
                2>SBOGA(顺序选择遗传算法求解一维无约束优化问题)
                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>GMGA(大变异遗传算法求解一维无约束优化问题)
                5>AdapGA(自适应遗传算法求解一维无约束优化问题)
) v$ C% X; M0 q8 E                6>DblGEGA(双切点遗传算法求解一维无约束优化问题)
                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& K: n6 Z' k5 F; t' W2 N

4 c: l/ B  ~8 w' w8 @  {1 \- i