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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
9 @! x- @9 J5 b0 _; q1.约束优化问题:
* s3 w2 p' I; w+ d; nminRosen(Rosen梯度法求解约束多维函数的极值)(算法还有bug)$ l) K/ O" S/ @! T* \
minPF(外点罚函数法解线性等式约束)
; p3 d" o* @' i$ ^8 R/ VminGeneralPF(外点罚函数法解一般等式约束)
, k, m4 s# X# ~' p: j+ RminNF(内点罚函数法)/ {* v" z9 B7 j9 B% J
minMixFun(混合罚函数法)
0 b+ z. I- D2 LminJSMixFun(混合罚函数加速法)# S( M! n/ w# T3 K0 b8 N4 R
minFactor(乘子法)
2 c* ^1 \  k, p: h; m6 Q1 lminconPS(坐标轮换法)(算法还有bug)
8 \! i3 q/ R3 @1 W8 {' Q! KminconSimpSearch(复合形法)
) T: v1 D9 c% G- h- P, o" w' O$ P  N; Y4 m2 {
2.非线性最小二乘优化问题0 Z; \0 H7 l& v; Y1 u2 O. V; M7 u. d
minMGN(修正G-N法)
* V) R: ?$ z) o) G, g; ?
+ o4 x2 L9 b! N  b! N5 e3.线性规划:: p) u, y3 ^! Y# ?
CmpSimpleMthd(完整单纯形法)
* Y* V% h# q9 w5 D# q
& C$ n; V1 E: ]0 b" N4.整数规划(含0-1规划)! S4 Y& B' @5 H" G# n* ?
DividePlane(割平面法)
% H2 B, I3 K# v8 wZeroOneprog(枚举法)  i: }* t6 m1 c! V7 U: x+ k7 X
9 O. ^; K: B6 i. c$ o! y# L
5.二次规划
) k3 g9 `3 u9 F2 m/ ~5 O+ P$ @- cQuadLagR(拉格朗日法)
2 k* U/ ~4 {9 ~8 T) Y  BActivedeSet(起作用集法)
; k* p9 C! K" H' C! G0 H, d3 n: R- C" \9 |0 X6 E6 L" Q
6.辅助函数(在一些函数中会调用)8 {( o* b6 d; K6 O1 W7 t4 \
minNT(牛顿法求多元函数的极值)4 @; _& v! ^% S4 L( \, m
Funval(求目标函数的值)
# ~7 ]) w8 ]* P: S1 E# sminMNT(修正的牛顿法求多元函数极值)* A! {; g! _# w, V6 z
minHJ(黄金分割法求一维函数的极值)
& A' C( i# K3 E  B: W" V) p4 O( U+ D5 `
7.高级优化算法
, [, A1 C/ m  A        1)粒子群优化算法(求解无约束优化问题)6 @# g1 a; j" f7 R
                1>PSO(基本粒子群算法)2 l4 k5 H( G. g7 q
                2>YSPSO(待压缩因子的粒子群算法)
/ T" ?* S/ R7 g; s                3>LinWPSO(线性递减权重粒子群优化算法)9 u+ r: l* _( P; B" v# `" I
                4>SAPSO(自适应权重粒子群优化算法)
2 s4 K& m4 d0 |! [7 R& |                5>RandWSPO(随机权重粒子群优化算法)
: P) ]4 L7 [. T4 \9 l                6>LnCPSO(同步变化的学习因子)7 }1 `. \& Y  [) q4 m
                7>AsyLnCPSO(异步变化的学习因子)(算法还有bug)/ Y3 N) E8 R1 ?7 e
                8>SecPSO(用二阶粒子群优化算法求解无约束优化问题)1 f2 o$ D$ P# _( j6 v
                9>SecVibratPSO(用二阶振荡粒子群优化算法求解五约束优化问题)
2 H& G8 D+ a/ P, V0 \                10>CLSPSO(用混沌群粒子优化算法求解无约束优化问题)
" t* J6 P" L: L# e' {9 V' Q                11>SelPSO(基于选择的粒子群优化算法)' q) P0 K# U( c: S
                12>BreedPSO(基于交叉遗传的粒子群优化算法)2 I$ r$ F/ X$ S- |
                13>SimuAPSO(基于模拟退火的粒子群优化算法)
3 d6 R+ r+ Y/ o; Y8 v& N- Y        2)遗传算法* ~+ O% v: |6 m6 O( b: X* ^2 J* d3 A, Y: ?
                1>myGA(基本遗传算法解决一维约束规划问题)3 V, G, F5 K6 t+ I
                2>SBOGA(顺序选择遗传算法求解一维无约束优化问题)5 Y6 g3 o& r/ |! @: S( i
                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)
! A6 t. s. b- H, T- p+ f9 e                4>GMGA(大变异遗传算法求解一维无约束优化问题)" t# K8 v$ l( c! ~+ C
                5>AdapGA(自适应遗传算法求解一维无约束优化问题)8 ^( r4 R/ k! }  |
                6>DblGEGA(双切点遗传算法求解一维无约束优化问题); V7 }) p7 S1 O* L! U3 e' 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)
# i9 U( h. `1 M
. _/ O+ L/ I) v) x& h3 j, {* o* X
# Q" L4 _3 Z* [& ^# o+ D" R) ~* f8 z  ~

* ~& u1 o, K7 G3 W

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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