MATLABoptimization

所属分类matlab例程
开发工具:matlab
文件大小:38KB
下载次数:3656
上传日期:2010-01-06 22:50:12
上 传 者百位过
说明:  matlab最优化程序包括 无约束一维极值问题 进退法 黄金分割法 斐波那契法 牛顿法基本牛顿法 全局牛顿法 割线法 抛物线法 三次插值法 可接受搜索法 Goidstein法 Wolfe.Powell法 单纯形搜索法 Powell法 最速下降法 共轭梯度法 牛顿法 修正牛顿法 拟牛顿法 信赖域法 显式最速下降法, Rosen梯度投影法 罚函数法 外点罚函数法 內点罚函数法 混合罚函数法 乘子法 G-N法 修正G-N法 L-M法 线性规划 单纯形法 修正单纯形法 大M法 变量有界单纯形法 整数规划 割平面法 分支定界法 0-1规划 二次规划 拉格朗曰法 起作用集算法 路径跟踪法 粒子群优化算法 基本粒子群算法 带压缩因子的粒子群算法 权重改进的粒子群算法 线性递减权重法 自适应权重法 随机权重法 变学习因子的粒子群算法 同步变化的学习因子 异步变化的学习因子 二阶粒子群算法 二阶振荡粒子群算法
(matlab optimization process includes Non-binding one-dimensional extremum problems Advance and retreat method Golden Section Fibonacci method of basic Newton s method Newton s method Newton s Law of the global secant method parabola method acceptable to the three interpolation search method   Goidstein France Wolfe.Powell France Simplex search method Powell steepest descent method Conjugate gradient method Newton s method Newton s method to amend Quasi-Newton Method trust region method explicitly steepest descent method, Rosen gradient projection method Penalty function method outside the penalty function method within the penalty function method Mixed penalty function multiplier method   G-N was amended in G-N method L-M method Of linear programming simplex method, revised simplex method Big M method variables bounded simplex method, Cutting Plane Method integer programming branch and bound method 0-1 programming quadratic programming )

文件列表
光盘程序
........\第10章 线性规划
........\...............\CmpSimpleMthd.m
........\...............\ModifSimpleMthd.m
........\...............\SimpleMthd.m
........\第11章 整数规划
........\...............\DividePlane.m
........\...............\IntProgFZ.m
........\...............\ZeroOneprog.m
........\第12章 二次规划
........\...............\ActivdeSet.m
........\...............\QuadLagR.m
........\...............\TrackRoute.m
........\第13章 粒子群优化算法
........\.....................\AsyLnCPSO.m
........\.....................\BreedPSO.m
........\.....................\CLSPSO.m
........\.....................\LinWPSO.m
........\.....................\LnCPSO.m
........\.....................\PSO.m
........\.....................\RandWPSO.m
........\.....................\SAPSO.m
........\.....................\SecPSO.m
........\.....................\SecVibratPSO.m
........\.....................\SelPSO.m
........\.....................\SimuAPSO.m
........\.....................\YSPSO.m
........\第14章 遗传优化算法
........\....................\AdapGA.m
........\....................\DblGEGA.m
........\....................\GMGA.m
........\....................\MMAdapGA.m
........\....................\myGA.m
........\....................\NormFitGA.m
........\....................\SBOGA.m
........\第6章 无约束一维极值问题
........\........................\minFBNQ.m
........\........................\minGS.m
........\........................\minGX.m
........\........................\minHJ.m
........\........................\minJT.m
........\........................\minNewton.m
........\........................\minPWX.m
........\........................\minTri.m
........\........................\minWP.m
........\第7章 无约束多维极值问题
........\........................\minBFGS.m
........\........................\minDFP.m
........\........................\minFD.m
........\........................\minGETD.m
........\........................\minMNT.m
........\........................\minNT.m
........\........................\minPowell.m
........\........................\minPS.m
........\........................\minRb.m
........\........................\minSimpSearch.m
........\........................\minTruA.m
........\第8章 约束优化问题
........\..................\minconPS.m
........\..................\minFactor.m
........\..................\minGeneralPF.m
........\..................\minJSMixFun.m
........\..................\minMixFun.m
........\..................\minPF.m
........\..................\minRosen.m
........\第9章 非线性最小二乘优化问题
........\............................\minGN.m
........\............................\minLM.m
........\............................\minMGN.m

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