说明：这是一套的测试功能，可以用来测试的全局优化算法的有效性。有些是比较容易以优化 （rosenbruck，利昂，...)，其他人几乎不可能 (crosslegtable，bukin6，...)。 所有的测试功能都采取从任一 [1]，[2] 或者 [3] （见下文）。所有的函数可能会被用两种方式： [...

matlab 算法 测试 函数 目标 优化

说明：MATLAB的梯度法，内点法，外点法，罚函数，惩罚函数，线性梯度法，源程序，按照提示输入，可直接运行

外点罚函数法 外惩罚函数法 外点法Matlab 内-惩罚 内点-matlab

说明：这是几个常用的测试函数，通过这个测试函数可以比较算法性能的优劣。

测试函数MATLAB 算法性能比较 算法-测试函数 测试函数f1 测试函数-算法

说明：数学建模算法整理

数学算法

说明：约束优化问题，主要包括坐标轮换法，外点罚函数法，混合罚函数法，加速混合罚函数法，梯度投影法，乘子法。

外点罚函数法 法函数 外点罚函数 hybrid-optimization 混合罚

说明：用遗传算法进行多元函数的优化，是测试函数与数据集的基本方法。

matlab 用遗传算法进行多元函数优化 MOO 遗传-多元函数 ga测试函数

说明：美赛 人员疏散模型 元胞自动机 美国大学生数学建模竞赛MATLAB示例程序。

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说明：蚁群算法在matlab下优化10个函数的方法。其中函数有单变量多峰值，单变量单峰值的，也有多变量多峰值的函数。

蚁群优化函数 蚁群算法-单峰 蚁群算法 蚁群算法多峰 优化方法

说明：遗传算法资料

遗传算法

说明：拟牛顿法和最速下降法(Steepest Descent Methods)一样只要求每一步迭代时知道目标函数的梯度。通过测量梯度的变化，构造一个目标函数的模型使之足以产生超线性收敛性。这类方法大大优于最速下降法，尤其对于困难的问题。另外，因为拟牛顿法不需要二阶导数的信息，所以有时比牛顿法(Newton...

拟牛顿迭代法 无约束优化 拟牛顿法 导数约束 优化 s函数