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)
minGeneralPF(外点罚函数法解一般等式约束)
minNF(内点罚函数法)
" _! n$ |( \7 r, `% M  YminMixFun(混合罚函数法)
minJSMixFun(混合罚函数加速法)
  Y8 R9 S! C0 O+ nminFactor(乘子法)
minconPS(坐标轮换法)(算法还有bug)
+ Z4 f: H9 R8 }9 k& R' p1 jminconSimpSearch(复合形法)

2.非线性最小二乘优化问题
minMGN(修正G-N法)
( ?) d; I7 ?' O
5 ]- Z$ w8 A7 G0 a3.线性规划：
5 q$ _% p9 {7 @6 t4 b& |4 \; a+ yCmpSimpleMthd(完整单纯形法)

# _8 d0 y4 T3 r4.整数规划(含0-1规划)
6 J3 E! K% {! s) p3 kDividePlane(割平面法)
. A7 l: e6 ]4 uZeroOneprog(枚举法)

5.二次规划
QuadLagR(拉格朗日法)
1 @$ `- U9 f3 x! ]3 BActivedeSet(起作用集法)

( z& N1 Y. U8 J1 h3 Q, A6.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)
0 f& b1 p( E" i6 IFunval(求目标函数的值)
& e9 \- c" H4 i2 g' @! a2 P4 VminMNT(修正的牛顿法求多元函数极值)
* B- d! ?6 Y6 S$ j6 _1 o' UminHJ(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)
                1>PSO(基本粒子群算法)
. d6 P" L  E' u# n                2>YSPSO(待压缩因子的粒子群算法)
& Z7 V% W4 l- e4 M7 Y                3>LinWPSO(线性递减权重粒子群优化算法)
6 c; ~/ H( u/ b                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)
3 a( C( v/ h5 Z) s% J" Q                8>SecPSO(用二阶粒子群优化算法求解无约束优化问题)
# x% S7 O2 E4 h. Y# w8 g5 w$ [                9>SecVibratPSO(用二阶振荡粒子群优化算法求解五约束优化问题)
                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)
+ T, C4 K, L1 T  e1 |9 r! D                2>SBOGA(顺序选择遗传算法求解一维无约束优化问题)
- R4 K& a9 }% H% }                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)
0 Z* p; B& }6 {0 D( k' z                4>GMGA(大变异遗传算法求解一维无约束优化问题)
  W. M1 j0 \* ^                5>AdapGA(自适应遗传算法求解一维无约束优化问题)
0 b5 t* d5 `: f+ d! I! S# q9 N. d                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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