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
& M: G/ i( O. |# W8 m1.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)
6 W; X* l1 Z2 k0 V& S" RminNF(内点罚函数法)
minMixFun(混合罚函数法)
minJSMixFun(混合罚函数加速法)
. N( w3 l& w0 q3 q) K( O* s1 u6 ominFactor(乘子法)
minconPS(坐标轮换法)(算法还有bug)
minconSimpSearch(复合形法)

2.非线性最小二乘优化问题
) O+ t0 K7 I9 F$ y/ `minMGN(修正G-N法)
* Y0 S: R, ~  I: `
6 c- e* d2 f4 W4 ]) f3.线性规划：
6 w! {* P0 P% XCmpSimpleMthd(完整单纯形法)

5 a3 Y/ E0 _1 u; R4.整数规划(含0-1规划)
DividePlane(割平面法)
ZeroOneprog(枚举法)

5.二次规划
' u7 P5 y) H: sQuadLagR(拉格朗日法)
# L/ b. T& l$ lActivedeSet(起作用集法)
( h/ M# P: R5 \. Z+ ~! y
6.辅助函数(在一些函数中会调用)
minNT(牛顿法求多元函数的极值)
Funval(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)
! K5 Y* {( R% D+ L# H
7.高级优化算法
6 _4 D. x- N; P& R5 W1 @        1）粒子群优化算法(求解无约束优化问题)
# x3 u2 p. {9 R) I5 d. V                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)
8 C4 L) j4 [6 k' {, [" I                6>LnCPSO(同步变化的学习因子)
% \6 j7 j- Z- ~5 A9 S                7>AsyLnCPSO(异步变化的学习因子)(算法还有bug)
/ X# W) @  t& s                8>SecPSO(用二阶粒子群优化算法求解无约束优化问题)
* O/ |$ x* B* ?0 S- k4 U' r                9>SecVibratPSO(用二阶振荡粒子群优化算法求解五约束优化问题)
7 H. w2 b3 T* x9 }5 N                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)
: o0 W- ~4 b9 }                12>BreedPSO(基于交叉遗传的粒子群优化算法)
                13>SimuAPSO(基于模拟退火的粒子群优化算法)
3 x4 t: V7 d4 Y" Y        2)遗传算法
8 X( x9 k4 a  g8 \% z1 F' }                1>myGA(基本遗传算法解决一维约束规划问题)
. O; q+ w3 C. b& I                2>SBOGA(顺序选择遗传算法求解一维无约束优化问题)
1 k) {. G; M3 N: x                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)
; W, F8 q- U1 G, ?; A! T0 Y                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)
                6>DblGEGA(双切点遗传算法求解一维无约束优化问题)
/ m" X# Y' a, s/ I* M2 s( h                7>MMAdapGA(多变异位自适应遗传算法求解一维无约束优化问题)
# H& ?; \0 Q- D' G# q2 X


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