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：
minRosen(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)
7 L6 c: ]5 T- L1 j0 o  H3 V. ?minGeneralPF(外点罚函数法解一般等式约束)
- i+ G& J; [) S" L& X7 g; ^0 |( KminNF(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)
+ X* o1 k5 V1 M& r' D5 T! N; H" cminconPS(坐标轮换法)(算法还有bug)
* Z, K3 _# h/ r4 @) f% M# k& rminconSimpSearch(复合形法)

2.非线性最小二乘优化问题
minMGN(修正G-N法)

+ C7 r# z& W% S" U3.线性规划：
CmpSimpleMthd(完整单纯形法)

4.整数规划(含0-1规划)
1 B, N: n9 H% {( S8 N! BDividePlane(割平面法)
ZeroOneprog(枚举法)
/ Y3 j0 X  c* D$ C/ N
5.二次规划
' \( U( _4 ?4 z4 a) gQuadLagR(拉格朗日法)
ActivedeSet(起作用集法)
. b, M# N2 x( n1 n; ]
3 T" X9 V4 ~: m" I! T. Q6.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)

7.高级优化算法
/ w0 O2 h- G# t2 Y8 k& E, o        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)
                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)
, G- E$ v. H& ?3 W3 r9 }                5>RandWSPO(随机权重粒子群优化算法)
                6>LnCPSO(同步变化的学习因子)
5 C  o( v/ U6 y5 P$ `                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)
- Y) `3 \8 p- W' w5 c# v                10>CLSPSO(用混沌群粒子优化算法求解无约束优化问题)
2 R3 B4 p( N# `# d0 a" n                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)
* k+ v4 A8 i& W- s- ~                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)
/ V8 M* r  W: S                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)
1 T( @- O! r# p                5>AdapGA(自适应遗传算法求解一维无约束优化问题)
! Z3 o' I; p. j; Z' K5 B                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)



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