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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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发表于 2023-12-26 17:06 |只看该作者 |倒序浏览
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以下是代码所对应的最优化算法
  P1 z3 Z4 U# W, ?+ l$ K1.约束优化问题:
* I' X; N, f7 wminRosen(Rosen梯度法求解约束多维函数的极值)(算法还有bug)5 o& j$ q' I2 r  Y) d" v
minPF(外点罚函数法解线性等式约束). }! k' G" r9 ]  F  I
minGeneralPF(外点罚函数法解一般等式约束)
+ B7 B: B0 g0 H, l0 a' cminNF(内点罚函数法)
6 W( s  n  ^, `4 e, ^3 k6 h! S- nminMixFun(混合罚函数法)* x2 I8 K" z% V5 N
minJSMixFun(混合罚函数加速法)
. B2 I" ]- P) ~6 K. p( yminFactor(乘子法)
$ j) n. e- d8 i& \# t1 JminconPS(坐标轮换法)(算法还有bug)
( m# [2 s7 L9 X; c% t3 W2 U' PminconSimpSearch(复合形法)
- l: F& M$ p1 G$ X) z3 Y, g" \- Q' C4 N( C
2.非线性最小二乘优化问题- a5 G/ W; ?7 A
minMGN(修正G-N法)
/ ~1 x, l4 m% G5 w, V, g( q
4 ]# M" E: ?( {: G6 v3.线性规划:  ]  [) q9 W! A* e2 f, i% O3 O
CmpSimpleMthd(完整单纯形法)
; ~+ _' w9 P: I; ]# q& @% l& ?" z/ C6 b7 l
4.整数规划(含0-1规划)! Y8 k% A: ]/ D( Z3 t! P2 q
DividePlane(割平面法)
# t2 k9 u" c  D: U4 {/ DZeroOneprog(枚举法)
$ z  U) v7 B3 M5 u: s, K
! p# O% C7 e, R3 W9 r; H5.二次规划8 q2 ~9 m' f" C* o# J' i+ T' m0 s9 b% Z
QuadLagR(拉格朗日法)
- Y  b' O! o( f7 XActivedeSet(起作用集法)4 L5 ]: ~: v- l  I6 o3 L, w" p

4 Q2 D: T1 N1 P; W# `6.辅助函数(在一些函数中会调用)% |; c9 O/ |: V- w9 v
minNT(牛顿法求多元函数的极值)2 S6 f0 G! |( v% @. C$ j
Funval(求目标函数的值)# @# s0 H% ~  K4 p* e3 h0 Q
minMNT(修正的牛顿法求多元函数极值)  o- ]  Z; W( {$ g- C, \2 n
minHJ(黄金分割法求一维函数的极值)
3 s+ h1 a0 ~0 V+ K! p% f7 [
4 m0 [+ u6 D* s- J* @) F+ A7.高级优化算法
4 w, m* E" R4 x) v/ l9 V        1)粒子群优化算法(求解无约束优化问题)& T0 I% d+ w" s; X2 M# e* J
                1>PSO(基本粒子群算法)
0 k2 S4 M* j  |' O* `4 y                2>YSPSO(待压缩因子的粒子群算法)
+ |: m- K' S" e* T% K" K  J                3>LinWPSO(线性递减权重粒子群优化算法)8 E# I8 |4 Y+ C- D! J, v) P
                4>SAPSO(自适应权重粒子群优化算法)" K& p' M* K% @4 p' R
                5>RandWSPO(随机权重粒子群优化算法)3 [0 O5 C0 ?+ }: u* z9 Z" `3 s
                6>LnCPSO(同步变化的学习因子)
: B' I& B6 u* q4 F/ f* x                7>AsyLnCPSO(异步变化的学习因子)(算法还有bug); e! ^& h( q* a. b  |
                8>SecPSO(用二阶粒子群优化算法求解无约束优化问题)( ^. ]6 L, {2 c$ ~: k
                9>SecVibratPSO(用二阶振荡粒子群优化算法求解五约束优化问题)
9 `3 T9 W6 \/ p! w* ]8 J0 ?, l                10>CLSPSO(用混沌群粒子优化算法求解无约束优化问题)( {) b& P2 d8 N- P$ B
                11>SelPSO(基于选择的粒子群优化算法)- R. m' l4 k8 U( o! w
                12>BreedPSO(基于交叉遗传的粒子群优化算法)4 N4 ?3 g, p: |) w6 W7 V
                13>SimuAPSO(基于模拟退火的粒子群优化算法)& X2 R: N$ j3 g' O+ z7 ^. B
        2)遗传算法7 M" Z8 n/ K1 A: h+ d% }2 E* Z5 A
                1>myGA(基本遗传算法解决一维约束规划问题)8 a' L9 D" G+ R
                2>SBOGA(顺序选择遗传算法求解一维无约束优化问题)
1 |3 U0 q8 I5 @, b3 a* |4 O4 }                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 }7 {! Z+ K  l; @+ c" _( g% c
                4>GMGA(大变异遗传算法求解一维无约束优化问题)' p7 c  S7 s5 T
                5>AdapGA(自适应遗传算法求解一维无约束优化问题)
8 A4 h; z& Y; m  N; Y& `) k                6>DblGEGA(双切点遗传算法求解一维无约束优化问题)
/ i/ A. I1 N( N- d7 }/ }+ 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)$ ?- U0 A# ?$ M3 L
$ [5 J2 h) R+ a; T4 \6 [. K

, x. k8 N9 y# I/ Q3 j+ {' R7 X1 }# p, Y( D
8 |( m& e$ h' u. ?) A

最优化问题相关算法.zip

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MATLAB优化算法 张岩.zip

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