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)
# E. A3 g. y1 VminGeneralPF(外点罚函数法解一般等式约束)
minNF(内点罚函数法)
6 b6 F/ B3 E) E8 r9 u- ?minMixFun(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)
- X$ B9 C8 {9 Y. `8 ]7 V2 n5 p0 T7 VminconSimpSearch(复合形法)

2.非线性最小二乘优化问题
" ^1 ^" g% ^% B% M- j: `minMGN(修正G-N法)

3.线性规划：
CmpSimpleMthd(完整单纯形法)
( v9 u8 f# _- f5 Z9 L
4.整数规划(含0-1规划)
, n2 w3 e3 u% ]4 g8 N: ?DividePlane(割平面法)
0 p/ e0 e. d) b1 D& tZeroOneprog(枚举法)

5.二次规划
8 m* @" m5 V' vQuadLagR(拉格朗日法)
ActivedeSet(起作用集法)
- Y" N- x9 l  ]2 M. F4 q( o1 X! |
: Y/ Y9 [+ H! r6.辅助函数(在一些函数中会调用)
- _% i. ~0 h9 ominNT(牛顿法求多元函数的极值)
0 ^' r$ @- i0 f: b0 e4 N" C' o2 KFunval(求目标函数的值)
minMNT(修正的牛顿法求多元函数极值)
$ y7 i9 j9 k' L4 E' AminHJ(黄金分割法求一维函数的极值)

7.高级优化算法
5 B# p) U7 W& {7 X4 x6 E6 h        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)
5 E" A2 v# F! y# S: R6 v: R& W                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)
0 y8 X$ k* x( ]( S6 G                4>SAPSO(自适应权重粒子群优化算法)
# \5 w9 V! A$ k7 e8 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)
                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)
  \9 O& X# R5 p                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)
( A* d' t& d% y$ z4 i2 B/ z+ Z7 t! _. E                11>SelPSO(基于选择的粒子群优化算法)
# j1 W) L! W4 b( B) |+ ^1 Y: [0 K6 r: N                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)
        2)遗传算法
0 B/ Q( K5 m2 E' \+ |6 v) ~8 U                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)
) o8 t; l) P: i) }5 L: `2 W                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)
, }* w3 I  Z8 H* \                4>GMGA(大变异遗传算法求解一维无约束优化问题)
; }$ K: L; F0 A  d. R7 }                5>AdapGA(自适应遗传算法求解一维无约束优化问题)
  k1 v9 Q3 j& O+ i                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)




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