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
1.约束优化问题：
- R9 K2 V0 @2 W! ^& TminRosen(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)
. o8 B- U/ u; N; Z0 ^+ SminGeneralPF(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)
minconPS(坐标轮换法)(算法还有bug)
minconSimpSearch(复合形法)
9 ]: J1 a. ?9 ^6 \* g4 e+ P
) J) W2 k" f4 [! T. g& \; E- [- \2.非线性最小二乘优化问题
minMGN(修正G-N法)

3.线性规划：
( S* a, ~# N2 s  mCmpSimpleMthd(完整单纯形法)

- \# D8 j$ y0 F) W. Y4.整数规划(含0-1规划)
* d# x% g% P  h* E; Q1 Y) LDividePlane(割平面法)
' |3 P3 \: V+ d" g- e! uZeroOneprog(枚举法)

! ~0 T) H- Y2 p5.二次规划
QuadLagR(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)
, H, E* ]0 Q  ?9 d" `minNT(牛顿法求多元函数的极值)
Funval(求目标函数的值)
- H- M8 I4 R) SminMNT(修正的牛顿法求多元函数极值)
5 i( g/ ~9 m" s# A# xminHJ(黄金分割法求一维函数的极值)

7.高级优化算法
        1）粒子群优化算法(求解无约束优化问题)
. o5 r( Y% e: U! Q7 t                1>PSO(基本粒子群算法)
, T; T9 U! e: g& m/ k! S6 H- m$ X                2>YSPSO(待压缩因子的粒子群算法)
8 Y, ^1 j; v/ }/ [& r. 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)
+ y/ x7 B7 n7 j8 H' r) e4 {$ I                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)
7 u, d7 J6 X% c7 i# O$ |+ `8 g, ]                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)
' d; I; O' i' ~7 B0 {8 a# n6 x                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)
/ L, A: S! U: |- |$ q                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)
/ o6 U0 F3 v+ E6 q                4>GMGA(大变异遗传算法求解一维无约束优化问题)
3 A5 q* H% M$ \8 i  A! |                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)
- u) F# m7 X# f: S% S8 e" j4 {