1.领域：matlab，Bayesian贝叶斯全局优化 2.内容：基于高斯过程的Bayesian贝叶斯全局优化matlab仿真+代码仿真操作视频 3.用处：用于Bayesian贝叶斯全局优化编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

针对目前混沌优化算法寻优速度慢的问题, 论证了Tent 映射的优越性, 并结合模式搜索法, 构造了一种搜
索速度较快的混合优化算法. 该算法能够搜索全局最优解, 并具有较快的搜索速度. 通过算例验证了该方法的可行性
和Tent 映射的应用前景.

这个简化的Matlab演示代码展示了如何使用Hybrid Firefly –遗传算法解决全局优化问题。 此混合算法是混合萤火虫–遗传算法的简化版本，旨在解决Zervoudakis K.，Tsafarakis S.，Paraskevi-Panagiota S.（2020）提出的一种新的混合萤火虫–遗传算法，用于解决离散产品线设计问题。最佳产品线设计问题。 在：Matsatsinis N.，Marinakis Y.，Pardalos P.（eds）学习和智能优化中。 LION2019。计算机科学讲座，第11968卷。ChamSpringer。 https://doi.org/10.1007/978-3-030-38629-0_23

matlab求导代码MultilevelCoordinateSearch 这是（MCS）的实现，这是Waltraud Huyer和Arnold Neumaier的算法，用于在可能有界的域上进行全局最小化。 在中，MCS在非商业算法中得分最高。 该实现是原始文档的“新鲜”实现，而不是基于所提供的Matlab代码。 状态：正在进行中。 直到完成为止（如果有的话），请检查我的。

GODLIKE (Global Optimum Determination by Linking and Interchange Kindred Evaluators) 是各种基于种群的全局优化方案的泛化。 此外，它只需添加额外的目标函数即可处理单目标和多目标优化。 GODLIKE 使用遗传算法、差分进化、粒子群优化和自适应模拟退火算法的相对基本实现来解决优化问题。 其强大之处在于，这些不同的算法同时运行（链接），并且每个种群的成员之间有时也会互换（互换），以减少收敛到局部极小值的机会。 它主要是为了提高鲁棒性，而不是效率，因为它通常需要比任何单独的算法更多的函数评估。 它还旨在消除每次遇到优化问题时对这些算法进行微调的需要，并概括优化本身（它既是单目标优化器又是多目标优化器），并生成要使用的简单图在快速报告等中 基本示例： （单目标） % 扩展 Rosenbrock 函数罗森 =

针对钢铁热轧生产操作优化问题, 建立热轧操作优化模型. 该模型的难点是, 模型具有高度非线性的特征, 难以获得最优解. 考虑模型数学表达式的结构特点, 将操作优化模型等价转化为超越几何规划模型, 由于获得的模型 存在对数项, 无法直接有效求解, 利用模型的结构特点, 通过数学变换和理论分析, 转化为凸规划模型, 从而利用凸规划软件获得最优解, 为操作优化问题获得全局最优解提供一种新方法.

连续变量的全局优化问题的模拟退火算法和遗传算法.pdf

GloptiPoly 是一个 MATLAB/SeDuMi 插件，用于构建和解决最小化多变量的（通常为非凸的）全局优化问题的凸线性矩阵不等式 (LMI) 松弛多项式函数服从多项式不等式、等式或整数约束。 该软件生成一系列单调收敛到全局最优的下界。 检测全局最优性并自动提取孤立的最优解。 数字实验表明，对于文献中描述的大多数中小型问题，以较低的计算成本达到全局最优。 GloptiPoly 的潜在应用包括求解多项式方程组、最小距离问题、非凸二次规划问题、组合优化、 动态系统鲁棒性分析或非线性系统稳定性分析。 欢迎提供特定的问题实例和应用实例。 请将您的数据转发至 henrion@laas.fr 查看网页 http://www.laas.fr/~henrion/software/gloptipoly 如需更多信息、综合用户指南、相关研究报告和完整包。

用于蛋白质结构优化的拉马克蚁群方法的实现。这是 GMIN 全局优化程序的一个分支

Simple(x)黑盒全局优化算法的 Rust 实现。 该算法（不应与单纯形算法混淆）最接近贝叶斯优化。与贝叶斯优化相比，它的优势在于能够高效地处理大量样本和高维。