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)
# p4 L  I0 b( X) l; B) |1 d( Y, _minNF(内点罚函数法)
minMixFun(混合罚函数法)
minJSMixFun(混合罚函数加速法)
  _, c$ g/ C. }* {" J" Z" GminFactor(乘子法)
minconPS(坐标轮换法)(算法还有bug)
# r3 h3 q0 C6 c% MminconSimpSearch(复合形法)

2.非线性最小二乘优化问题
+ x) A9 ^8 j7 E) b0 J3 z6 S' [0 `; OminMGN(修正G-N法)
$ y5 ~' w9 v4 \, e7 Z6 v
" [5 j' U0 ?1 U+ M5 k3.线性规划：
CmpSimpleMthd(完整单纯形法)

# y& F0 n9 G* a; @% T- x$ `4.整数规划(含0-1规划)
! y! T% x. O6 o% rDividePlane(割平面法)
ZeroOneprog(枚举法)

5.二次规划
QuadLagR(拉格朗日法)
6 R0 ~1 D( C  A3 K+ NActivedeSet(起作用集法)
0 `2 j7 m) W" y. x
- [; k% x9 }1 h  _$ g. i1 [( M6.辅助函数(在一些函数中会调用)
$ r* u2 `& `. ?5 |, V0 MminNT(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)

. B* P. K( H% q  h7 ^$ d5 _2 f. l7.高级优化算法
1 X8 {3 I5 a5 A  L& e  H) i! t% r/ j        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)
4 m0 j8 f8 Y' w' E                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)
                8>SecPSO(用二阶粒子群优化算法求解无约束优化问题)
3 m, J) y& o) f( b# W5 I, w                9>SecVibratPSO(用二阶振荡粒子群优化算法求解五约束优化问题)
8 L2 D" l4 {  f& s2 F- w                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)
1 F. |& J, R) i' K" w3 j                13>SimuAPSO(基于模拟退火的粒子群优化算法)
3 h  m) m8 V, Z& d3 I8 r        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)
9 S2 g* @" ~! N, [+ U# ~) \% j$ q+ N                4>GMGA(大变异遗传算法求解一维无约束优化问题)
$ R& I5 N9 I( D" B9 N" h+ W                5>AdapGA(自适应遗传算法求解一维无约束优化问题)
( e6 [4 C) {. d. {. N                6>DblGEGA(双切点遗传算法求解一维无约束优化问题)
1 k, j$ W4 c/ C9 o3 [8 y3 O                7>MMAdapGA(多变异位自适应遗传算法求解一维无约束优化问题)


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