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
: w; T. Q' I. Q& Q% ?; I% p& ^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)
+ E8 U# w+ ^* f& z& D7 |3 dminPF(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)
0 t$ o( z7 @" S& kminNF(内点罚函数法)
minMixFun(混合罚函数法)
0 K- u+ O$ b  Z. jminJSMixFun(混合罚函数加速法)
3 b( q, F) x2 k0 \minFactor(乘子法)
minconPS(坐标轮换法)(算法还有bug)
- }) c" U: M3 l/ Z, Z0 i0 cminconSimpSearch(复合形法)

+ u* b4 p, N& Z' ]2.非线性最小二乘优化问题
minMGN(修正G-N法)

3.线性规划：
: K5 x% v% I( L* g; a8 tCmpSimpleMthd(完整单纯形法)

/ d5 Q3 g0 @0 W: N: D) e4.整数规划(含0-1规划)
: j8 Y9 x0 k- N) k, `: l0 F/ ^DividePlane(割平面法)
# f. E+ w. F+ w8 UZeroOneprog(枚举法)

5.二次规划
QuadLagR(拉格朗日法)
ActivedeSet(起作用集法)
% }* \# T1 V7 W4 o
6.辅助函数(在一些函数中会调用)
7 \% T1 F% ~  v7 LminNT(牛顿法求多元函数的极值)
8 S, Z4 D7 s. Y* BFunval(求目标函数的值)
. B  j# j# R' w" K/ y  HminMNT(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
        1）粒子群优化算法(求解无约束优化问题)
& B& k% T1 @; {7 ?! J4 k( C                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)
- m" k' F+ m! ^9 M! V* J: m4 H( u                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)
                8>SecPSO(用二阶粒子群优化算法求解无约束优化问题)
" S, v; Y- W0 H2 G/ y                9>SecVibratPSO(用二阶振荡粒子群优化算法求解五约束优化问题)
* R8 J$ h* w+ L. z* r! L/ [: {                10>CLSPSO(用混沌群粒子优化算法求解无约束优化问题)
; U2 g1 d; w- K6 B* r! h9 S7 _                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)
" p, V  j% L7 g7 h6 a                13>SimuAPSO(基于模拟退火的粒子群优化算法)
        2)遗传算法
9 m. m% F; W$ W6 i) m$ h1 i5 J% [                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)
                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)
) C& l5 u+ x* \                4>GMGA(大变异遗传算法求解一维无约束优化问题)
# a' @  l5 h0 V# D  J                5>AdapGA(自适应遗传算法求解一维无约束优化问题)
8 b% V, L7 ?1 w) w                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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