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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
! R2 U5 n. L) X# R+ \1.约束优化问题:# h- o% p, M4 w$ @& ]5 C( O+ v
minRosen(Rosen梯度法求解约束多维函数的极值)(算法还有bug)
0 y9 h9 n$ f, u+ o. \minPF(外点罚函数法解线性等式约束); M/ `1 V  E% K$ F9 V
minGeneralPF(外点罚函数法解一般等式约束)
+ f" p2 c" y8 f1 w6 K" T, U9 U/ YminNF(内点罚函数法)6 `8 M; l+ y/ ^6 o  i3 G
minMixFun(混合罚函数法)
8 v  a7 Y$ F9 R$ a8 N& HminJSMixFun(混合罚函数加速法)
; q8 J9 }# A& v! NminFactor(乘子法)
9 F9 E- _8 d( Z% b/ }minconPS(坐标轮换法)(算法还有bug)* H; w& x& B5 w$ r
minconSimpSearch(复合形法): C7 H/ J9 ?+ v; N% e" M# X7 E+ U

5 X& C" I. Z3 W6 V0 J2.非线性最小二乘优化问题
! Q* \% G( p1 R4 T& g) CminMGN(修正G-N法)
6 L  w1 h  [/ H& g5 B$ e9 b9 x, E# o7 f
3.线性规划:
/ ]3 ~3 Z4 A4 ]; H# RCmpSimpleMthd(完整单纯形法)9 }5 G7 K8 W6 @" |, _, {( O

. y6 Z# A" _0 m! `4.整数规划(含0-1规划)5 \/ |/ [6 m- C9 Y
DividePlane(割平面法)8 R; }9 E0 V7 w) `
ZeroOneprog(枚举法)6 O! `) A! H1 C3 u& ]

# i5 L+ S0 Q/ Q* B1 U. O5.二次规划
; W% I1 C8 s* M0 \QuadLagR(拉格朗日法)7 A* e: S: T5 w
ActivedeSet(起作用集法)
/ |$ |* Z5 l) S, f4 O! c5 M! Z# }& L2 ]7 u
6.辅助函数(在一些函数中会调用)
, d4 o; ^  n8 {1 }# R! b4 E1 bminNT(牛顿法求多元函数的极值)
/ j& `5 P3 j4 c1 C8 aFunval(求目标函数的值)
. Z% J' Y1 ]; ^- \minMNT(修正的牛顿法求多元函数极值)% G/ G3 Q2 N' f: I3 d9 b
minHJ(黄金分割法求一维函数的极值)2 D# \7 D+ W2 O$ g/ e  f

6 x) E2 g& ]9 F$ q+ X  c5 h7.高级优化算法
9 G$ y2 ^6 ?6 P        1)粒子群优化算法(求解无约束优化问题)
0 B) D8 t. ^& P% J7 Q                1>PSO(基本粒子群算法)
2 A+ |( E$ v9 |# |. P* c. L                2>YSPSO(待压缩因子的粒子群算法): V) i# D4 @! Z: J* G- \6 r
                3>LinWPSO(线性递减权重粒子群优化算法)
+ Z# X/ @  m1 y" [5 j" Z/ B                4>SAPSO(自适应权重粒子群优化算法)
& ~: M- s1 \( h" I2 e                5>RandWSPO(随机权重粒子群优化算法)% i8 o4 u! r! m% q; |% ?
                6>LnCPSO(同步变化的学习因子)
0 |9 A6 ^7 I5 W! `                7>AsyLnCPSO(异步变化的学习因子)(算法还有bug)' N! T; ?3 I4 X8 M: q
                8>SecPSO(用二阶粒子群优化算法求解无约束优化问题)
: ?3 r. v. n7 l. {                9>SecVibratPSO(用二阶振荡粒子群优化算法求解五约束优化问题)
  w1 T9 g' r" D: K% ]                10>CLSPSO(用混沌群粒子优化算法求解无约束优化问题)
6 y0 Z0 Q, Q1 L( H" n4 T. z1 l                11>SelPSO(基于选择的粒子群优化算法)
6 _  ^( [* N! L* k7 t% k                12>BreedPSO(基于交叉遗传的粒子群优化算法). @2 u) M' u% `9 n
                13>SimuAPSO(基于模拟退火的粒子群优化算法)2 y) @2 Q# U$ u- `1 m
        2)遗传算法1 w! }% O$ Z! J  ]
                1>myGA(基本遗传算法解决一维约束规划问题)7 d9 F& ^$ V% y
                2>SBOGA(顺序选择遗传算法求解一维无约束优化问题)* }, K6 C0 q( Q3 U0 k
                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)
+ p6 A( q3 L3 D1 N                4>GMGA(大变异遗传算法求解一维无约束优化问题)& l; L$ i" ]' Z* `  c0 g) z
                5>AdapGA(自适应遗传算法求解一维无约束优化问题)/ r& j4 T, ?1 g) g$ Q
                6>DblGEGA(双切点遗传算法求解一维无约束优化问题)7 b/ A  S* Q. N- V. I# c
                7>MMAdapGA(多变异位自适应遗传算法求解一维无约束优化问题)
+ T! x5 T* F$ M3 B2 L3 b. N6 Y2 v& n. Y; f; R

4 s* ]' l% e6 b9 n& J. L6 u' f
$ c; p' [4 I: e# [8 |/ M+ T6 h
$ L1 x, ~- T9 }+ d( y, j; _

最优化问题相关算法.zip

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MATLAB优化算法 张岩.zip

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