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
1.约束优化问题：
minRosen(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)
/ A+ d) E9 T" aminMixFun(混合罚函数法)
minJSMixFun(混合罚函数加速法)
minFactor(乘子法)
minconPS(坐标轮换法)(算法还有bug)
minconSimpSearch(复合形法)

4 }3 ^, I1 [* O- I8 ]9 ~2.非线性最小二乘优化问题
minMGN(修正G-N法)

3.线性规划：
4 D: D! f% W! Q8 dCmpSimpleMthd(完整单纯形法)
" b8 b+ g' S7 W8 u  u
  U& v8 i# x# Z, Q" f4.整数规划(含0-1规划)
DividePlane(割平面法)
ZeroOneprog(枚举法)
) L$ ?5 |: A9 z+ ^5 g
5.二次规划
7 w, ^# \8 R* H& g9 CQuadLagR(拉格朗日法)
ActivedeSet(起作用集法)
' @# O  y0 y6 V5 |
6 q0 ^0 q6 G9 q' f/ \9 Z* e6.辅助函数(在一些函数中会调用)
3 w, W+ z, g$ y: X# G& W" M% lminNT(牛顿法求多元函数的极值)
: j1 c( K! E) b) E  IFunval(求目标函数的值)
7 X- M3 Z1 }' I. PminMNT(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)
- S8 Y3 R  c0 g; ]
. ^" Q& }# w& T1 k, c7.高级优化算法
- v9 D; W3 I5 L4 m& X* G        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 y/ u- t% T* V6 ]' _6 d                3>LinWPSO(线性递减权重粒子群优化算法)
# L& v8 X4 s5 [5 \, P                4>SAPSO(自适应权重粒子群优化算法)
% Q  s3 {4 [" D; v/ S2 @: n5 r                5>RandWSPO(随机权重粒子群优化算法)
1 v% `0 }8 Z5 E* W/ B1 g4 C                6>LnCPSO(同步变化的学习因子)
7 c: x  K: X( E                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)
5 v8 d3 v7 P4 J: S  [& M                9>SecVibratPSO(用二阶振荡粒子群优化算法求解五约束优化问题)
+ Q- D: B- g4 @  R" K  }0 g5 j                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)
- h# m9 Y/ ~# Q& c                12>BreedPSO(基于交叉遗传的粒子群优化算法)
5 T0 K1 l7 `. G                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)
! P) E& h) t( x) P                5>AdapGA(自适应遗传算法求解一维无约束优化问题)
                6>DblGEGA(双切点遗传算法求解一维无约束优化问题)
3 q* w3 y- ?/ |9 q                7>MMAdapGA(多变异位自适应遗传算法求解一维无约束优化问题)