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
: H  c3 o: X; N2 {! ~/ ^) F3 ~1.约束优化问题：
/ D& M; N) }0 Y* k+ V8 n6 h2 V* NminRosen(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)
0 k% a' x& L' Q: u( F$ {minGeneralPF(外点罚函数法解一般等式约束)
8 r  x+ X9 ^4 D1 G% ?minNF(内点罚函数法)
/ n2 w+ H3 n; A$ {0 e( c/ |( FminMixFun(混合罚函数法)
minJSMixFun(混合罚函数加速法)
minFactor(乘子法)
% a4 `1 s$ O! S0 a% u# \minconPS(坐标轮换法)(算法还有bug)
minconSimpSearch(复合形法)
# o7 g0 Y2 w: k
2.非线性最小二乘优化问题
minMGN(修正G-N法)

3.线性规划：
CmpSimpleMthd(完整单纯形法)
( j- d, U. C8 j* N: q
4.整数规划(含0-1规划)
1 t$ T: h3 C- I6 y- r0 WDividePlane(割平面法)
* Z$ L% j4 G, S( HZeroOneprog(枚举法)

& b! n9 U% _. ^. L& M5.二次规划
3 ~, e. A0 J* l* ^3 ^! yQuadLagR(拉格朗日法)
* _* `/ S; m3 S8 i$ aActivedeSet(起作用集法)

6.辅助函数(在一些函数中会调用)
3 z* d& k+ _1 _minNT(牛顿法求多元函数的极值)
Funval(求目标函数的值)
! _8 @5 z8 P3 }7 IminMNT(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)
2 X! |1 R- w" i9 `
7.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)
5 a8 g0 }/ k& v, a                4>SAPSO(自适应权重粒子群优化算法)
7 }/ p% ?% |& u% e                5>RandWSPO(随机权重粒子群优化算法)
                6>LnCPSO(同步变化的学习因子)
5 j. y3 J$ Q& c                7>AsyLnCPSO(异步变化的学习因子)(算法还有bug)
                8>SecPSO(用二阶粒子群优化算法求解无约束优化问题)
  A/ ]! O6 j- |* U                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)
                11>SelPSO(基于选择的粒子群优化算法)
                12>BreedPSO(基于交叉遗传的粒子群优化算法)
( f( V5 S6 @4 m& u4 `                13>SimuAPSO(基于模拟退火的粒子群优化算法)
0 k9 \# S) e5 H6 h8 s        2)遗传算法
                1>myGA(基本遗传算法解决一维约束规划问题)
# E: d8 ?  ^  j0 ^  M; k4 b                2>SBOGA(顺序选择遗传算法求解一维无约束优化问题)
# I/ F; c- z/ q9 h/ r                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)
) M) ?! C3 w% j# z                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)
8 ^( c, s, N% G: V$ r6 O* u
2 A8 s& {! o) k# X) l. [


3 b% f+ Y: n. s9 g0 F) d' W. O