matlab最优化算法有哪些

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 WolfePowell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

内点罚函数法 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

乘子法时针对外部罚函数法的改进方法，由于外部罚函数法随着罚因子的增大，增广目标函数的Hesse矩阵条件数会逐渐增大，从而导致在实际计算中，数值计算的稳定性也会变得越来越差，难以精确求解。乘子法改由在约束问题的Lagrange函数中加入相应的惩罚，使得在求解无约束问题时，罚因子不必趋于无穷大就能求到约束问题的最优解，而且数值计算的稳定性也能得到很好的保证。

对粒子群的约束问题涉及的比较少。这儿摘抄下百度百科的内容：

PSO算法推广到约束优化问题，分为两类：（>

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