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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
|招呼Ta 关注Ta
以下是代码所对应的最优化算法
: o' P, R6 M& {7 C1.约束优化问题:3 s' _0 c2 K# b9 c! W
minRosen(Rosen梯度法求解约束多维函数的极值)(算法还有bug)
) W; [$ [. g' o7 m' k, x( OminPF(外点罚函数法解线性等式约束): p: `& I- A5 S) E. }' [! E/ s0 K
minGeneralPF(外点罚函数法解一般等式约束)3 p' A! X4 K5 ?9 p9 S( e9 }
minNF(内点罚函数法): P# N' d) J7 G7 _2 A
minMixFun(混合罚函数法)5 d1 @, R& b6 o/ K) `
minJSMixFun(混合罚函数加速法)
+ l& c% H  J% h9 W* w/ _minFactor(乘子法)" k% _4 x7 |7 L; g3 w
minconPS(坐标轮换法)(算法还有bug)
0 J* N7 i1 ~; m- A! ^minconSimpSearch(复合形法)
. E  Q5 Z3 B$ Q- P% z5 V, k  }" P3 T9 s  i/ o, h2 F9 e
2.非线性最小二乘优化问题
1 r* m! g' v% }- s' _  Z+ ZminMGN(修正G-N法)
& {" `& T( O; o, Z7 t5 K: ?! v; b4 Y  }; o1 ?" F2 C& n/ z& H3 Z, n
3.线性规划:
7 g) }# [; c, q1 p+ m; S" x3 B$ dCmpSimpleMthd(完整单纯形法)- Z6 }2 W6 [& g9 L  x
9 [1 w$ b0 J0 b. l5 W  e. G0 _; B3 p' ^
4.整数规划(含0-1规划); F' x  ^/ _2 H; ^) V  Z
DividePlane(割平面法)' Q/ R4 o4 E. ]
ZeroOneprog(枚举法)
5 V( v' B4 n( t! O! \, g+ T7 T7 \% e5 D, y: B
5.二次规划
" I+ _- }8 D8 h$ p2 NQuadLagR(拉格朗日法)# X; q( N! o5 Q. r8 {
ActivedeSet(起作用集法)6 j/ k, c% v; C' X+ U; }1 e: M
+ Q: e4 b! M9 A% S; ~! q6 o
6.辅助函数(在一些函数中会调用)* ~0 s4 v/ w! n( C% M6 F+ G
minNT(牛顿法求多元函数的极值)' e$ O6 n0 C$ ^8 t% @
Funval(求目标函数的值)/ \! S# r% M1 C, K& v' p
minMNT(修正的牛顿法求多元函数极值): T$ [! N) B- A2 s# A5 c
minHJ(黄金分割法求一维函数的极值)
2 \! n% D* K( m4 U6 P1 }: m8 b! `5 M0 y* Q  B% p
7.高级优化算法: B. J+ g6 @. b9 U5 a
        1)粒子群优化算法(求解无约束优化问题)) ~. g- h2 t7 \. q' K6 t
                1>PSO(基本粒子群算法)
' G$ N% o& T$ p- k* v                2>YSPSO(待压缩因子的粒子群算法)( P/ m% F2 H1 v6 Q- j1 I3 g1 l
                3>LinWPSO(线性递减权重粒子群优化算法)
5 ^9 a! N7 P- d                4>SAPSO(自适应权重粒子群优化算法)
$ r; O$ w5 n) H, q1 Q                5>RandWSPO(随机权重粒子群优化算法)
  e/ }, Y4 U) N# Q  r! e7 l8 P                6>LnCPSO(同步变化的学习因子)$ Z9 a7 h- g- z. T
                7>AsyLnCPSO(异步变化的学习因子)(算法还有bug)
! T- L& @7 g9 i+ W+ g                8>SecPSO(用二阶粒子群优化算法求解无约束优化问题)1 s* j3 D7 \, c' y
                9>SecVibratPSO(用二阶振荡粒子群优化算法求解五约束优化问题)0 t* B* P9 U2 x" a
                10>CLSPSO(用混沌群粒子优化算法求解无约束优化问题)' n+ J) T2 K3 A
                11>SelPSO(基于选择的粒子群优化算法)
6 z/ O; k. L( I  ~# Y) ^/ h                12>BreedPSO(基于交叉遗传的粒子群优化算法)# O8 B$ k& g, `
                13>SimuAPSO(基于模拟退火的粒子群优化算法)
" c- N/ z: E% z  Q* ], ?        2)遗传算法$ E, l/ G3 }& ^0 D/ F) e
                1>myGA(基本遗传算法解决一维约束规划问题)
4 H: S! j" {, m                2>SBOGA(顺序选择遗传算法求解一维无约束优化问题)
! {1 w( O- d2 ~' g0 g$ P7 y                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 g, x, p4 k$ {2 N  ^
                4>GMGA(大变异遗传算法求解一维无约束优化问题)- L; i2 Y& Z- i: {+ Y
                5>AdapGA(自适应遗传算法求解一维无约束优化问题)
' @' d4 @4 M/ r) T* }                6>DblGEGA(双切点遗传算法求解一维无约束优化问题)1 w! u0 X' v4 p4 l" w0 `/ |
                7>MMAdapGA(多变异位自适应遗传算法求解一维无约束优化问题)% g% n9 J" ]& }0 r; H3 U. O

; o8 I3 R$ O# @3 x) ]5 o2 M( ?" v3 r* H; D

: f+ \  K; _% m0 c! q* ]
6 m  U4 E! ?7 N7 |. B

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MATLAB优化算法 张岩.zip

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