说明：最优化计算方法常用程序汇编
优化算法
说明：2012 龚纯 精通MATLAB最优化计算(第二版)
说明：1997 袁亚湘 最优化理论与方法
说明：自己用matlab编写的最优化算法，包括0.618，梯度法，共轭梯度法，罚函数法.
罚函数matlab 共轭梯度算法 罚函数-最优化 罚函数法 共轭梯度法
说明：L-M(列文伯格-马夸尔特法)非线性最优化方法，能够最快最优的获得单个或多个非线性方程的最优解，常用于曲线的拟合，最优化问题的鉴定求解等领域。附件中有算法实现的源码以及测试码，还有对该算法的整体阐述。分别对于有约束和无约束问题做了相应的测试，比较全面的实现了L-M方法的具体应用。
matlab 算法 lm 最优化 非线性
说明：针对差分进化( DE) 算法后期收敛速度变慢、收敛精度变低以及易陷入局部最优解的缺点，提出一种基于双种群自适应进化的改进差分进化算法。
DE 差分进化算法 双种群自适应
说明：免疫粒子群优化算法调整PID。该方法将免疫算法中基于浓度的抗体复制策略与粒子群优化算法相结合。对低浓度粒子进行提升，对高浓度粒子进行抑制，从而保持粒子的多样性，克服了粒子群算法容易陷入局部最优的缺点，优化速度快。
混合优化算法 AIPSO PSO 混合算法 PID
说明：求解约束优化问题的改进粒子群优化算法,实现求解带各种约束条件的优化问题，输入条件，初始条件，以及设定参数，输出数值，最优解位置以及函数极小值。
约束优化 粒子群优化算法 约束条件 函数极小值
说明：此代码包括牛顿法和梯度下降法的实现过程，最优化以及算法中常见的问题解决方式。
最速下降法；牛顿梯度法；最优化；算法 梯度下降 梯度下降法 eaten4co
说明：基于差分进化的粒子群优化算法，（全局最优粒子群优化算法）。
差分进化 粒子群优化算法 DEPSO
