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
) ^2 C" y$ u: a$ I+ G1.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)
" ^# X5 h  r/ O+ a: n* _5 T! QminGeneralPF(外点罚函数法解一般等式约束)
minNF(内点罚函数法)
% Y- q, Q* H5 sminMixFun(混合罚函数法)
minJSMixFun(混合罚函数加速法)
minFactor(乘子法)
4 A. \8 h! q4 j8 F! ^  OminconPS(坐标轮换法)(算法还有bug)
minconSimpSearch(复合形法)

5 k3 j' e1 C. X! x3 x2.非线性最小二乘优化问题
minMGN(修正G-N法)

3.线性规划：
CmpSimpleMthd(完整单纯形法)

4.整数规划(含0-1规划)
0 \. G' z6 K* C6 `8 h+ }8 Z4 cDividePlane(割平面法)
ZeroOneprog(枚举法)
3 |/ ^; G+ m: H' r. D) x# c- y7 n
5.二次规划
QuadLagR(拉格朗日法)
ActivedeSet(起作用集法)
  _; I  H- b& t, g% z
6.辅助函数(在一些函数中会调用)
; e  ^( B7 M8 U7 H9 pminNT(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)
" z  {; z: ^$ I1 t1 R9 A
7.高级优化算法
        1）粒子群优化算法(求解无约束优化问题)
- B1 Y5 G3 M% h, s0 F( V                1>PSO(基本粒子群算法)
" x+ t! R! Z; A' a                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)
# L9 `; j& d$ y; ]( V1 x- p) E$ J                4>SAPSO(自适应权重粒子群优化算法)
" ]& E* x9 T7 e1 y                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 t: I- H9 H6 T* F                7>AsyLnCPSO(异步变化的学习因子)(算法还有bug)
/ D2 a- y) L9 v' E                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)
                10>CLSPSO(用混沌群粒子优化算法求解无约束优化问题)
5 f7 l' C3 m5 G6 u* W: @                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)
9 J; Z2 }: @  K! t, P                13>SimuAPSO(基于模拟退火的粒子群优化算法)
0 j* z+ D+ J: y1 B/ I$ g        2)遗传算法
& {" }+ q7 K' N                1>myGA(基本遗传算法解决一维约束规划问题)
7 H6 U2 l: `0 m& o                2>SBOGA(顺序选择遗传算法求解一维无约束优化问题)
* ~( w$ O# F1 x3 b) }                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)
                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)
$ q. l+ Z1 J7 M4 ?                7>MMAdapGA(多变异位自适应遗传算法求解一维无约束优化问题)
$ a6 a; u6 N% f" q% N

& y) \2 J( F+ ?+ s; I8 E; Z: Z
/ b( L9 h+ L' n5 N- Z. F