- 在线时间
- 478 小时
- 最后登录
- 2026-4-9
- 注册时间
- 2023-7-11
- 听众数
- 4
- 收听数
- 0
- 能力
- 0 分
- 体力
- 7788 点
- 威望
- 0 点
- 阅读权限
- 255
- 积分
- 2922
- 相册
- 0
- 日志
- 0
- 记录
- 0
- 帖子
- 1171
- 主题
- 1186
- 精华
- 0
- 分享
- 0
- 好友
- 1
该用户从未签到
 |
以下是代码所对应的最优化算法
3 {9 y" ^+ P Q, U: I4 X7 o1.约束优化问题:
$ T# Q1 b( y. R! o5 k4 ^minRosen(Rosen梯度法求解约束多维函数的极值)(算法还有bug)5 B* _. Y$ \5 D4 z
minPF(外点罚函数法解线性等式约束)
* J' ?$ ^% [; u; j# H' [2 BminGeneralPF(外点罚函数法解一般等式约束)
" e. ^6 C' K A: F ]+ dminNF(内点罚函数法)' X7 Q. z* M2 J+ \1 b
minMixFun(混合罚函数法)7 l( e) u# S0 d; j2 t" F2 ` o& [
minJSMixFun(混合罚函数加速法)
$ F; P" L, d% ~" G4 M# ]minFactor(乘子法)
, S3 y! v8 N: DminconPS(坐标轮换法)(算法还有bug)
# t1 ~/ n8 u1 v; r( v; A" s) g# YminconSimpSearch(复合形法)# K( C% f/ Y& Q
1 K8 l6 Q& V D& P: G7 n8 D, m2.非线性最小二乘优化问题$ P& [; b$ C; V, z+ H1 ]
minMGN(修正G-N法)8 y( F1 R% D' f/ y
: Z# ^- I! I: A% u8 b+ I
3.线性规划:5 S# @7 B6 G4 {; {# ^
CmpSimpleMthd(完整单纯形法)
; D0 w. }5 y* s8 Y6 v) k% c+ `+ t9 P
4.整数规划(含0-1规划)
0 ^- ?+ r3 U4 m! M" I0 X# hDividePlane(割平面法)+ x- l) y9 }+ q0 S! J
ZeroOneprog(枚举法)3 I8 N( A$ E3 g% t
, \! A5 b7 p- X/ U6 w- m5.二次规划. }" l1 Y) m4 k& v' J7 Q: ?
QuadLagR(拉格朗日法)
2 Q6 ?3 I$ P- WActivedeSet(起作用集法)
' e( M {( j' }+ b' Z: \9 @/ s7 H$ A" @; b( r0 ~4 ]
6.辅助函数(在一些函数中会调用)
3 g: v9 L% c7 b3 @ k$ gminNT(牛顿法求多元函数的极值): O, R7 z* {$ L/ x
Funval(求目标函数的值)9 X( t8 _# m) N, \: J5 j
minMNT(修正的牛顿法求多元函数极值)% n+ h. W8 G5 h8 W) E
minHJ(黄金分割法求一维函数的极值), B. j% ~/ x) H7 c
% r2 m8 z' R; o+ M3 t
7.高级优化算法) i4 E2 S0 G# t" U3 F- C: ~; d
1)粒子群优化算法(求解无约束优化问题)
4 C$ z2 J5 }. s# \. d4 b, c) Y7 W 1>PSO(基本粒子群算法)
1 M6 d3 U& m" q( u/ K8 v5 |: r 2>YSPSO(待压缩因子的粒子群算法)
+ h" s6 s) n4 R8 i6 G6 k) }( h 3>LinWPSO(线性递减权重粒子群优化算法)7 \9 k5 A: v5 N, ?; _
4>SAPSO(自适应权重粒子群优化算法): Z. N5 A% l( r3 d5 w
5>RandWSPO(随机权重粒子群优化算法)
, r9 ^& y# T+ q% a 6>LnCPSO(同步变化的学习因子)
& {& V/ t9 [( t 7>AsyLnCPSO(异步变化的学习因子)(算法还有bug)
, v, l- Q* c1 K4 E 8>SecPSO(用二阶粒子群优化算法求解无约束优化问题)
, `! z* t6 I% |8 p 9>SecVibratPSO(用二阶振荡粒子群优化算法求解五约束优化问题)
8 k& P! Y( M/ S# B7 I" ~6 u 10>CLSPSO(用混沌群粒子优化算法求解无约束优化问题)
% Z v* c2 ~# m+ g1 g$ g4 ^ 11>SelPSO(基于选择的粒子群优化算法)
4 F9 x1 B3 F( b, m( ? 12>BreedPSO(基于交叉遗传的粒子群优化算法)0 z0 r# j0 Z h3 ^
13>SimuAPSO(基于模拟退火的粒子群优化算法)
, m/ i. r3 ]0 y. {. a( m 2)遗传算法
6 f% T8 C) a9 [ 1>myGA(基本遗传算法解决一维约束规划问题) f( ^& R+ u) A9 d9 Q0 k# n7 N
2>SBOGA(顺序选择遗传算法求解一维无约束优化问题)' N4 E/ W: w. r+ o) c, ]
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)7 Q& ~9 l& [' [' y# s6 R
4>GMGA(大变异遗传算法求解一维无约束优化问题)+ [7 U! @2 A8 X
5>AdapGA(自适应遗传算法求解一维无约束优化问题)
6 l% K* |8 c5 U, D' J 6>DblGEGA(双切点遗传算法求解一维无约束优化问题)5 q% L5 L$ `/ L
7>MMAdapGA(多变异位自适应遗传算法求解一维无约束优化问题)0 l/ }3 r. b! E N
* i# U+ y$ `7 ]
+ x, E# F& y6 w( R G2 Y
3 v# g4 A2 a$ A6 S3 B% F3 T9 a# i
|
zan
|