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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
) T" c1 B: ]( s0 _. z1.约束优化问题:
3 l& `# X% e: z+ Q9 ^minRosen(Rosen梯度法求解约束多维函数的极值)(算法还有bug). z' V$ [* |3 @
minPF(外点罚函数法解线性等式约束)/ S  j* Y( c- h7 k) Y# v+ m7 _: P
minGeneralPF(外点罚函数法解一般等式约束)
2 V; w  `& i; r) W( l5 u! MminNF(内点罚函数法)
! n* z9 i- [  v: K. ^  _minMixFun(混合罚函数法)
8 z. v' D0 r4 y7 mminJSMixFun(混合罚函数加速法)
+ `- x# n+ ?# y2 C$ A% T; {1 VminFactor(乘子法)2 m6 j* N! h1 L) j, e7 V. c6 F
minconPS(坐标轮换法)(算法还有bug)+ I0 P/ y0 t! W' Z$ T3 J* z! [
minconSimpSearch(复合形法)
  J% }) k! q8 x* q
, N. T& w' `5 v6 y9 z- n( Z2.非线性最小二乘优化问题; K9 R; K! k0 O% j
minMGN(修正G-N法)9 u/ A3 k' q2 p2 B
2 f/ i: l: ^0 L. u8 U
3.线性规划:2 _8 ]. ~, J6 `9 G
CmpSimpleMthd(完整单纯形法)- i( @- X. Z7 o5 G. l
# F8 m9 X0 U" ?- ^' c) ~/ B
4.整数规划(含0-1规划); v5 T* G1 a5 F6 n" @7 i! p
DividePlane(割平面法)5 _( `" J. a( {7 H+ W! p
ZeroOneprog(枚举法)
9 f5 H* H3 F$ t4 K/ Q; ?) Q& t+ M) B4 s! F7 X: B4 ]
5.二次规划) H! _. |& ~: K. M/ g# K
QuadLagR(拉格朗日法)
: r' U& }7 _# F1 g, l# gActivedeSet(起作用集法)
) }2 u/ s4 W0 P" }6 m$ ]( s& T* e& A5 w6 r& w
6.辅助函数(在一些函数中会调用)& r  u) I  V. g2 z/ K* \- u- w
minNT(牛顿法求多元函数的极值)1 I0 S% ^8 p+ m, x  l' v0 Q
Funval(求目标函数的值)
9 R4 e& ]- t) M& m7 _1 M' pminMNT(修正的牛顿法求多元函数极值). ~: [, q& _. A% P
minHJ(黄金分割法求一维函数的极值)
% Z6 [& P* H4 K4 t/ a9 f+ Y
4 c* n' X6 D& K; t7 m. R7.高级优化算法
7 n7 e3 i) X" v0 r  d5 C( M  }        1)粒子群优化算法(求解无约束优化问题)3 M/ Y  i" t" e( `/ [) z
                1>PSO(基本粒子群算法)
, o  @7 n  ]  u" E9 |$ k                2>YSPSO(待压缩因子的粒子群算法)
. B  W0 @% ]8 C; L/ Z$ J% U* P1 ~                3>LinWPSO(线性递减权重粒子群优化算法): l! |: ^( x7 F) L" @
                4>SAPSO(自适应权重粒子群优化算法)
1 I' ~2 U+ ?* O  Y6 ^! _6 o; [& n                5>RandWSPO(随机权重粒子群优化算法)4 L! V- @* Q  d  R3 q1 {
                6>LnCPSO(同步变化的学习因子)
% f% p4 L$ o% I                7>AsyLnCPSO(异步变化的学习因子)(算法还有bug)5 u5 x' Q5 V, ^' B6 M# k* f0 l
                8>SecPSO(用二阶粒子群优化算法求解无约束优化问题)
" D. L1 }7 e5 J% k9 F4 `6 a, g: e9 x                9>SecVibratPSO(用二阶振荡粒子群优化算法求解五约束优化问题)% ]0 r! f% W% _# ]
                10>CLSPSO(用混沌群粒子优化算法求解无约束优化问题)
1 {' c; k* s1 X3 X. |                11>SelPSO(基于选择的粒子群优化算法)
5 ]& S! Q$ i9 k9 s' H7 _  R& [9 V0 L                12>BreedPSO(基于交叉遗传的粒子群优化算法)" {0 H% y6 D( t
                13>SimuAPSO(基于模拟退火的粒子群优化算法)# o+ A/ n& S& {6 v: s' Q& a: f
        2)遗传算法
! W- W( }0 v+ a6 e( B) P                1>myGA(基本遗传算法解决一维约束规划问题)
( ^8 z. V* |+ O( H& Y( v                2>SBOGA(顺序选择遗传算法求解一维无约束优化问题)
& j4 d* K* _, z) l5 L8 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)
( x5 Q1 |$ F8 {. V! ^: \                4>GMGA(大变异遗传算法求解一维无约束优化问题)
/ m) R9 S& \/ ~! t" B& o                5>AdapGA(自适应遗传算法求解一维无约束优化问题)
2 l) ~. o! j; t2 r' ?) P+ b/ z/ `                6>DblGEGA(双切点遗传算法求解一维无约束优化问题)
! d. M: [' h# M6 f# n. _+ A7 @0 y                7>MMAdapGA(多变异位自适应遗传算法求解一维无约束优化问题)) U1 d9 g5 z$ q) p% \( s6 _/ M" K

1 E% t  o, }+ _5 c6 C  y+ {; c8 |+ i" ]! ~8 b( r2 U- p

9 O/ p& t. A* e
" `/ E9 v2 M2 J8 u: V

最优化问题相关算法.zip

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