最优化算法相关代码合集及张岩老师优化算法书籍

2744557306

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)
minPF(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)
+ 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)
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) z
2.非线性最小二乘优化问题
minMGN(修正G-N法)
/ ~1 x, l4 m% G5 w, V, g( q
4 ]# M" E: ?( {: G6 v3.线性规划：
CmpSimpleMthd(完整单纯形法)
; ~+ _' w9 P: I
4.整数规划(含0-1规划)
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
QuadLagR(拉格朗日法)
- Y  b' O! o( f7 XActivedeSet(起作用集法)

4 Q2 D: T1 N1 P; W# `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)
Funval(求目标函数的值)
minMNT(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)
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)
                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)
                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)
: B' I& B6 u* q4 F/ f* x                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>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)
                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)
                13>SimuAPSO(基于模拟退火的粒子群优化算法)
        2)遗传算法
                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)
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>GMGA(大变异遗传算法求解一维无约束优化问题)
                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)


, x. k8 N9 y# I/ Q