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
0 x8 A) j' y" i" Z, b! k* J1.约束优化问题：
, e0 G- E2 ]9 }5 lminRosen(Rosen梯度法求解约束多维函数的极值)(算法还有bug)
3 O# ]5 t$ k3 X( wminPF(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)
minNF(内点罚函数法)
minMixFun(混合罚函数法)
minJSMixFun(混合罚函数加速法)
minFactor(乘子法)
3 q% @' e# t9 ~8 G0 r# D6 XminconPS(坐标轮换法)(算法还有bug)
minconSimpSearch(复合形法)

2.非线性最小二乘优化问题
minMGN(修正G-N法)

9 }" @6 a# ~- B; s& k8 }3.线性规划：
" c9 F0 d+ V2 y9 Q% p3 ?0 ?CmpSimpleMthd(完整单纯形法)
4 }' v' v* }  w+ h+ a  N' e
4.整数规划(含0-1规划)
DividePlane(割平面法)
& t& L* Z7 e8 @8 [8 ~8 ]6 UZeroOneprog(枚举法)
8 P1 m. y) w: t& U" d) F% n$ F
5.二次规划
$ [  R$ ?4 I: z0 dQuadLagR(拉格朗日法)
ActivedeSet(起作用集法)

6.辅助函数(在一些函数中会调用)
minNT(牛顿法求多元函数的极值)
3 d2 k8 B, s0 y$ e! a! E6 _# LFunval(求目标函数的值)
' v) c! h9 a: R; l3 wminMNT(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)

5 I1 n( h- W3 l7.高级优化算法
        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)
- V* C+ S- g$ Y5 k8 w3 T' \8 Z2 l4 T# S                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)
                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)
; e  a: k" \4 V: H& ]+ ~' i- {: t- z                8>SecPSO(用二阶粒子群优化算法求解无约束优化问题)
                9>SecVibratPSO(用二阶振荡粒子群优化算法求解五约束优化问题)
0 j2 a$ U) |% e  C) a7 G( M; I! G                10>CLSPSO(用混沌群粒子优化算法求解无约束优化问题)
9 [) X% f; V, Z0 e* F8 L                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)
3 V5 e+ N' J9 U                13>SimuAPSO(基于模拟退火的粒子群优化算法)
        2)遗传算法
$ ~# {7 y' b0 y; ]0 O) q) C% ?3 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)
! c( G+ m2 T+ v9 W- 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)
9 ]: _; @4 g# U                4>GMGA(大变异遗传算法求解一维无约束优化问题)
* u: O, V: F% ^( C7 `; }' Q                5>AdapGA(自适应遗传算法求解一维无约束优化问题)
                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)
8 u9 ]2 n) m& z0 a& ]$ E
6 c0 d* T) V! y" d+ J


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