黄金分割法程序

一维搜索

一维优化一般分为两大步骤:

(1)确定初始搜索区间[a,b],该区间应是包括一维函数极小点在内的单峰区间;

(2)在搜索区间[a,b]内寻找极小点。

搜索区间的确定—进退法

基本思路是:由单峰函数性质可知,在极小点a*左边函数值应严格下降,而在极小点右边函数值应严格上升。因此,可从某一个给定的初始点a0出发,以初始步长h0沿着目标函数值的下降方向,逐步前进或后退,直到找到相继的3个试点的函数值按“大---小----大”变化为止。

一:确定搜索区间的外推法

•首先确定函数的单谷性

•然后从起点开始以初始步长向前试探,如果函数值变大,则改变步长方向。

•如果函数值下降,则维持原来的试探方向,并将步长加倍。

搜索区间的确定流程图

确定搜索区间的程序代码

void findqujian(float a[3],float f[3]) {

float t=steplength, a1,f1,ia;

a[0]=0;

f[0]=fc(a[0]);

for(int i=0;;i++)

{

a[1]=a[0]+t;f[1]=fc(a[1]); if(f[1]

if(fabs(f[1]-f[0])>=e)

{t=-t;a[0]=a[1];f[0]=f[1];}

else{ if(ia==1)return;

t=t/2;ia=1;}

}

for(i=0;;i++)

{a[2]=a[1]+t;f[2]=fc(a[2]);

if(f[2]>f[1]) break;

t=2*t;

a[0]=a[1]; f[0]=f[1];

a[1]=a[2]; f[1]=f[2];

}

if(a[0]>a[2])

{a1=a[0];f1=f[0];

a[0]=a[2];f[0]=f[2];

a[2]=a1; f[2]=f1;

}

return;

}

一、黄金分割法

黄金分割法是通过不断缩短搜索区间的长度来寻求一维函数的极小点,这种方法的基本原理是:在搜索区间[a,b]内按如下规则对称地取两点a1和a2

a1=a+0.382(b-a); a2=a+0.618(b-a);

黄金分割法的搜索过程是:

1)给出初始搜索区间[a,b] 及收敛精度e ,将赋以0.618 2)计算a1 和a2,并计算起对应的函数值f(a1),f(a2); ,3)根据期间消去法原理缩短搜索区间,为了能用原来的坐标点计算公式,需进行区间名城的代换,并在保留区间中计算一个新的试验点及其函数值。

4)检查区间是否缩短到足够小和函数值收敛到足够近,如果条件

不满足则返回到步骤2。

5)如果条件满足,则取最后两试验点的平均值作为极小点的数值近似解。

黄金分割法的流程图及程序清单

需要说明的是搜索区间[a,b]不需要给定,只需输入搜索精度e;

程序由四个子程序构成;

(1):输入输出子程序io();

(2):float fc (float x)求输入函数在某一点的值;

(3)void findqujian(float a[3],float f[3])确定搜索区间;

(4):float xunyou(float *value)寻找最小值

黄金分割法程序运行截图

#include "iostream.h"

#include "math.h"

#include "stdio.h"

#include "conio.h"

#define steplength 0.01

#define n 5

float e;float a,b,c,d,g; float q[5];

void io()

{

cout<<"假设多项式的最高次幂为4"<

cout<<"设多项式的一般形式为f=a*x^4+b*x^3+c*x^2+d*x+e"<

cout<<"请输入要求解的目标多项式的系数"<

printf("a=");

scanf("%f",&a);q[4]=a;

printf("b=");

scanf("%f",&b);q[3]=b;

printf("c=");

scanf("%f",&c);q[2]=c;

printf("d=");

scanf("%f",&d);q[1]=d;

printf("g=");scanf("%f",&g);q[0]=g;

cout<

cout<<"请输入搜索精度e"<

scanf("%f",&e);

cout<

}

float fc(float x)

{int i;

float u=q[n-1];

for(i=n-2;i>=0;i--)

u=u*x+q[i];

return u;

}

void findqujian(float a[3],float f[3]) {

float t=float(steplength), a1,f1,ia; a[0]=0;

f[0]=fc(a[0]);

for(int i=0;;i++)

{

a[1]=a[0]+t;f[1]=fc(a[1]);

if(f[1]

if(fabs(f[1]-f[0])>=e)

{t=-t;a[0]=a[1];f[0]=f[1];}

else{ if(ia==1)return;

t=t/2;ia=1;}

}

for(i=0;;i++)

{a[2]=a[1]+t;f[2]=fc(a[2]);

if(f[2]>f[1]) break;

t=2*t;

a[0]=a[1]; f[0]=f[1];

a[1]=a[2]; f[1]=f[2];

}

if(a[0]>a[2])

{a1=a[0];f1=f[0];

a[0]=a[2];f[0]=f[2];

a[2]=a1; f[2]=f1;

}

return;

}

float xunyou(float *value)

{float a1[3],f1[3],a[4],f[4];

float aa;

findqujian(a1,f1);

a[0]=a1[0];f[0]=f1[0];

a[3]=a1[2];f[3]=f1[2];

a[1]=a[0]+float(0.382)*(a[3]-a[0]);a[2]=a[0]+float(0.618)*(a[3]-a[0]); f[1]=fc(a[1]);f[2]=fc(a[2]);

for(int i=0;;i++)

{if(f[1]>=f[2])

{a[0]=a[1];f[0]=f[1];

a[1]=a[2];f[1]=f[2];

a[2]=a[0]+float(0.618)*(a[3]-a[0]);f[2]=fc(a[2]);

}

else

{a[3]=a[2];f[3]=f[2];

a[2]=a[1];f[2]=f[1];

a[1]=a[0]+float(0.382)*(a[3]-a[0]);f[1]=fc(a[1]);

}

if(fabs(a[3]-a[0])

{aa=(a[1]+a[2])/2; *value=fc(aa);

break;}

}return(aa);

}

void main()

{float xx,value;

io();

xx=xunyou(&value);

printf("f(x)=%2.1f*x^4+%2.1f*x^3+%2.1f*x^2+%2.1f*x+%2.1f",a,b,c,d

,g);

cout<<"取得最小值的坐标为"<

cout<<"函数的最小值是"<

printf("\nminmum*=%f\n",value);

getch();

}

黄金分割法

机电产品优化设计课程设计 姓名: 学号:2908003032 学院:机械电子工程学院

一维搜索黄金分割法 一、优化方法阐述 1.原理阐述 1.1基本原理 设一元函数如图1所示,起始搜索区间为[a,b],为所要寻求的函数的极小点。 在搜索区间[a,b]内任取两点与,且,计算函数与。当将与进行比较时,可能的情况有下列三种: (1):如图1(a)、(b)所示,这种情况下,可丢掉 (,b]部分,而最小点必在区间[a,]内。 (2):如图1(c)、(d)所示,这种情况下,可丢掉[a,)部分,而最小点必在区间[,b]内。 (3):如图1(e)所示,这种情况下,不论丢掉[a, )还是丢掉(,b],最小点必在留下的部分内。 图1(a)

图1(b) 图1(c) 图1(d) 图1(e)

因此,只要在搜索区间内任取两点,计算它们的函数值并加以比较之后,总可以把搜索的区间缩小。 对于第(1)、(2)两种情况,经过缩小的区间内都保存了一个点的函数值,即或,只要再取一个点,计算函数值 并加以比较,就可以再次缩短区间进行序列消去。但对于第(3)种情况,区间中没有已知点的函数值,若再次缩短区间必须计算两个点的函数值。为了简化迭代程序,可以把第(3)种情况合并到前面(1)、(2)两种情况之一中去,例如可以把上述三种情况合并为下述两种情况: (1)若,取区间[a,]。 (2)若,取区间[,b]。 这样做虽然对于第(3)种情况所取的区间扩大了,但在进一步搜索时每次只要计算一个点,和第(1)、(2)种情况一致,简化了迭代程序。 1.2 “0.618”的由来 为了简化迭代计算的过程,希望在每一次缩短搜索区间迭代过程中两计算点、在区间中的位置相对于边界来说应是对称的,而且还要求丢去一段后保留点在新区间中的位置与丢去点在原区间中的位置相当。如图2所示,设区间[a,b]全长为L,在其内取两个对称计算点和,并令l/L=称为公比,无论如图2(b)所示丢去(,b],还是如图2(c)所示丢去[a,),保留点在新区间中相应线段比值仍为, (1) 由此得 解此方程的两个根,取其正根为 0.6180339887 这种分割称为黄金分割,其比例系数为,只要第一个试点取在原始区间长的0.618处,第二个试点在它的对称位置,就能保证无论经过多少次缩小区间,保留的点始终处在新区间的0.618处。再要进一步缩短区

优化设计实验报告

机械优化设计 实 验 报 告 姓名:欧阳龙 学号:2007500817 班级:07机设一班一、黄金分割法

1、 数学模型 2()2f x x x =+,56x -≤≤ 2、 黄金分割法简介 黄金分割法适用于单谷函数求极小值问题,且函数可以不连续。黄金分割法是建立在区间消去法原理基础上的试探方法,即在搜索区间[],a b 内适当插入两点1α、2α,并计算其函数值。1α、2α将区间分成三段。应用函数的单谷性质,通过函数值大小的比较,删去其中一段,使搜索区间得以缩短。然后再在保留下来的区间上作同样的处置,如此迭代下去,使搜索区间无限缩小,从而得到极小点的数值近似解。黄金分割法能使相邻两次都具有相同的缩短率0.618,故黄金分割法又称作0.618法。 3、黄金分割法程序清单 #include #include /*目标函数*/ float ff(float x) { float y; y=x*x+2*x; return(y); } main() { float a,b,ab,Epsilon; float y1,y2,Alpha1,Alpha2; float Lambda=0.618; printf("please input the arear and Epsilon\n"); scanf("%f,%f,%f",&a,&b,&Epsilon); Alpha1=b-Lambda*(b-a),Alpha2=a+Lambda*(b-a); printf("%f,%f\n",Alpha1,Alpha2); y1=ff(Alpha1);y2=ff(Alpha2); printf("y1=%f,y2=%f\n",y1,y2); do {if(y1>=y2) {a=Alpha1; Alpha1=Alpha2; y1=y2; Alpha2=a+Lambda*(b-a); y2=Alpha2*Alpha2+2*Alpha2; } else{ b=Alpha2;

黄金分割法C程序源代码

#include #include #define f(t) (8*pow(t,3)-2*pow(t,2)-7*t+3) #define eps pow(10,-6) void sb(double *a,double *b) { double t0,t1,t,h,alpha,f0,f1; int k=0; printf("请输入初始点t0="); scanf("%lf",&t0); printf("\n请输入初始步长h="); scanf("%lf",&h); printf("\n请输入加步系数alpha(需大于1)="); scanf("%lf",&alpha); f0=f(t0); t1=t0+h; f1=f(t1); while(1) { printf("\nf1=%lf,f2=%lf,t0=%lf,t=%lf,h=%lf,k=%d",f0,f1,t0,t1,h,k); if(f1t1?t:t1; break; } } t1=t0+h; f1=f(t1); } }

double hjfg() { double beta,t1,t2,t; double f1,f2; double a=0,b=0; double *c,*d; int k=0; c=&a,d=&b; sb(c,d); printf("\n[a,b]=[%lf,%lf]",a,b); beta=(sqrt(5)-1.0)/2; t2=a+beta*(b-a); f2=f(t2); t1=a+b-t2; f1=f(t1); while(1) { printf("\n第%d次迭代的过程如下:",k+1); printf("\n[t1,t2]=[%lf,%lf]",t1,t2); if(fabs(t1-t2)

黄金分割法程序

一维搜索 一维优化一般分为两大步骤: (1)确定初始搜索区间[a,b],该区间应是包括一维函数极小点在内的单峰区间; (2)在搜索区间[a,b]内寻找极小点。 搜索区间的确定—进退法 基本思路是:由单峰函数性质可知,在极小点a*左边函数值应严格下降,而在极小点右边函数值应严格上升。因此,可从某一个给定的初始点a0出发,以初始步长h0沿着目标函数值的下降方向,逐步前进或后退,直到找到相继的3个试点的函数值按“大---小----大”变化为止。 一:确定搜索区间的外推法 •首先确定函数的单谷性 •然后从起点开始以初始步长向前试探,如果函数值变大,则改变步长方向。 •如果函数值下降,则维持原来的试探方向,并将步长加倍。 搜索区间的确定流程图

确定搜索区间的程序代码

void findqujian(float a[3],float f[3]) { float t=steplength, a1,f1,ia; a[0]=0; f[0]=fc(a[0]); for(int i=0;;i++) { a[1]=a[0]+t;f[1]=fc(a[1]); if(f[1]=e) {t=-t;a[0]=a[1];f[0]=f[1];} else{ if(ia==1)return; t=t/2;ia=1;} } for(i=0;;i++) {a[2]=a[1]+t;f[2]=fc(a[2]); if(f[2]>f[1]) break; t=2*t; a[0]=a[1]; f[0]=f[1]; a[1]=a[2]; f[1]=f[2]; } if(a[0]>a[2])

黄金分割法求极小的MATLAB程序

黄金分割法求极小的MATLAB程序 function [x,y] = goldmin(f, a ,b ,tol, maxsearch) if nargin<5, maxsearch=500; end if nargin<4, tol=1e-6; end; golden=0.6180339887498949025257; % golden=(sqrt(5)-1)/2 x=b-(b-a)*golden; % x是离端点a较近的试探点 y=feval(f,x); % 求x的函数值y for k=1:maxsearch % 作最大叠代次数为maxsearch的循环。 h=b-a; % h是区间长(当b=yd %当离a 较近点x的函数值y大于等于离a较远的点d的函数值yd时。 a=x; %去掉含a的一段区间,以离a 较近点x作为新区间的端点a x=d; %将d作为离新区间的点a端点较近的点。 y=yd; % 其函数值yd作为x点的函数值。 else%当离a 较近点x的函数值y小于离b较近的点d的函数值yd时。去掉含% 端点b的一段区间,得区间[a,d],但由于现在x离d点较近,所以b=a; %令a 为端点b a=d; 令d为端点a end end error('iteration exceeds the limitation'); Fibonacci法求极小的MATLAB程序 function [x,y] = Fibo(f,a,b,n) % F2=round(sqrt(5)*(0.5*(1+sqrt(5)))^(n+1)*0.2);F1=round(sqrt(5)*(0.5*(1+sqrt(5)))^(n)*0.2); F1=.44721359549995793928*1.6180339887498949025^n; F2=F1*1.6180339887498949025; F1=round(F1); F2=round(F2); h=(b-a)/F2;% 均分区间 x=b-h*F1; % x 是离端点a 较近的试探点 y=feval(f,x);% 求x 的函数值y for k=1:n-2 % 循环 F0=F1; F1=F2-F0; F2=F0; d=b-h*F1; yd=feval(f,d);% d 是离b 较近的试探点, 求d 的函数值yd if y>=yd% 当离a 较近点x的函数值y 大于等于离a 较远的点d 的函数值yd 时. a=x; % 去掉含端点a 的一段区间,以离a 较近点x 作为新区间的端点a x=d; % 将d 作为离新区间的端点a 较近的点. y=yd;% 其函数值yd 作为x 点的函数值. else % 当离a 较近的点x 的函数值y 小于离b 较近的点d 的函数值yd 时. %去掉含端点b 的一段区间, 得区间[a,d], 但由于现在x 离d 点较近, 所以b=a; % 令a 为端点b a=d; % 令d 为端点a h=-h;% 因交换端点, 步长应改号. end end 1

三、黄金分割法——0.618法

三、黄金分割法——0.618法 知识与技能: 黄金分割法——0.618法是非常著名的优选法,在生产实践中有广泛应用,通过学习这一内容,不仅可以使学生学会一种用数学知识解决实际问题的方法(数学建模),了解黄金分割常数,而且还可以使学生感受数学在解决实际问题中的作用. 情感、态度与价值: 通过本课学习,增加学生的数学文化内涵,让学生感受到数学的美. 教学过程 一、黄金分割常数 对于一般的单峰函数,如何安排试点才能迅速找到最佳点? 假设因素区间为[0, 1],取两个试点102、101 ,那么对峰值在)10 1,0(中的单峰函数,两次试验便去掉了长度为54的区间(图1);但对于峰值在)1,10 2(的函数,只能去掉长度 为 10 1的区间(图2),试验效率就不理想了. 怎样选取各个试点,可以最快地达到或接近最佳点? 在安排试点时,最好使两个试点关于[a ,b ]的中心 2 b a + 对称. 为了使每次去掉的区间有一定的规律性,我们这样来考虑:每次舍去的区间占舍去前的区间的比例数相同. 黄金分割常数:2 51+-,用ω表示. 试验方法中,利用黄金分割常数ω确定试点的方法叫做黄金分割法.由于 215-是无理数,具体应用时,我们往往取其近似值0.618.相应地,也把黄金分割法叫做0.618法. 二、黄金分割法——0.618法 例.炼钢时通过加入含有特定化学元素的材料,使炼出的钢满足一定的指标要求.假设为了炼出某种特定用途的钢,每吨需要加入某元素的量在1000g 到2000g 之间,问如何通过试验的方法找到它的最优加入量? 我们用存优范围与原始范围的比值来衡量一种试验方法的效率,这个比值 叫做精度,即n 次试验后的精度为

黄金分割线指标源码

黄金分割线指标源码 黄金分割线指标源码 {N=80 1 999 , M=3 1 15} MA5:MA(C,5); MA13:MA(C,13); 高:=REF(HHV(H,N),M); 低:=REF(LLV(L,N),M); H19:=高-(高-低)*0.191; H38:=高-(高-低)*0.382; H中:=高-(高-低)*0.5; H61:=高-(高-低)*0.618; H80:=高-(高-低)*0.809; 顶点:REFDATE(高,DATE),COLORWHITE; %19.8:REFDATE(H19,DATE),COLORYELLOW; %38.2:REFDATE(H38,DATE),COLORMAGENTA; %50:REFDATE(H中,DATE),COLORRED; %61.8:REFDATE(H61,DATE),COLORMAGENTA; %80.9:REFDATE(H80,DATE),COLORYELLOW; 低点:REFDATE(低,DATE),COLORWHITE; DRAWTEXT(ISLASTBAR,顶点,'顶点'),COLORWHITE; DRAWTEXT(ISLASTBAR,%19.8,'%19.8'),COLORYELLOW; DRAWTEXT(ISLASTBAR,%38.2,'%38.2'),COLORMAGENTA; DRAWTEXT(ISLASTBAR,%50,'%50'),COLORRED; DRAWTEXT(ISLASTBAR,%61.8,'%61.8'),COLORMAGENTA; DRAWTEXT(ISLASTBAR,%80.9,'%80.9'),COLORYELLOW; DRAWTEXT(ISLASTBAR,低点,'低点'),COLORWHITE; --------------------------------------------------------- 黄金分割的应用: 一、 "顶"的判断:

最牛B的黄金分割线有整套操作流程通达信指标公式源码

最牛B的黄金分割线有整套操作流程通达 信指标公式源码 黄金分割是一个通达信主图指标,里面有三条水平线:一个是红色的顶点线,一个是黄色的%61.8线(俗称黄金线),一个是绿色的低点线。三条线都是支撑线,也是压力线。当股价下行到接近任意一条线时,这条线就是支撑线,当股价上行到接近任意一条线时,这条线就是压力线。 当股价上穿任意一条线,且有量能配合,可以买入;当股价回调不破下面一条线,带量反弹,是上签买点;当股价上涨到接近上面的一条线时,考虑卖出。黄金分割-通达信主图指标 原理: 1.黄金分割是一个通达信主图指标,里面有三条水平线:一个是红色的顶点线,一个是黄色的%61.8线(俗称黄金线),一个是绿色的低点线。 2.三条线都是支撑线,也是压力线。 3.当股价下行到接近任意一条线时,这条线就是支撑线,当股价上行到接近任意一条线时,这条线就是压力线。 用法: 1.当股价上穿任意一条线,且有量能配合,可以买入; 2.当股价回调不破下面一条线,带量反弹,是上签买点; 3.当股

价上涨到接近上面的一条线时,考虑卖出。{以下为参数,依次填写到参数表里} P1(0,,5); P2(0,,10); P3(0,,20); P4(0,,30); P5(0,,60); {以下为函数,所有粘贴到大框里} MA5: MA(CLOSE,P1); MA10: MA(CLOSE,P2); MA20: MA(CLOSE,P3); MA30: MA(CLOSE,P4); MA60: MA(CLOSE,P5); XXX(C>REF(C,1)*1.095,C,O,2,0),COLORYELLOW;JXX:= BARSLASTCOUNT(C=4)*JXX,JXX); JXS:=BARSLASTCOUNT(C>MA20); JXS1:=BACKSET((JXS>=4)*JXS,JXS); XXX:=BARSLASTCOUNT(NOT(JXX1 OR JXS1));JXL:=BARSLASTCOUNT(REF(JXX1>0,KGC));

0.618法

《数值优化》实验报告 实验[1] [0.618法] 专业学号姓名日期 1 实验目的 练习matlab程序设计,用精确线搜索,求目标函数在给定区间的极小值问题 2 实验内容 利用程序求解极小值问题 [ s ,phis, k, G, E]=golds(inline(‘s^2-sin(s)’),0,1,1e-4,1e-5) 3 算法设计 0.618法也称黄金分割法,其基本思想是通过试探点函数值得比较,使得包含极小值的区间不断缩小。 输入:phi是目标函数,a,b是搜素区间的两个端点 Delta,epsilon 分别是自变量和函数值得容许误差 输出:是,phis分别是近似极小点和极小值,G是n*4矩阵 其第k行分别是a,p,q,b的第k次迭代值 E=[ds,dphi]分别是s和phis的误差线 4 程序代码 function [s,phis,k,G,E]=golds(phi,a,b,delta,epsilon) t=(sqrt(5)-1)/2; h=b-a; phia=feval(phi,a); phib=feval(phi,b); p=a+(1-t)*h; q=a+t*h; phip=feval(phi,p); phiq=feval(phi,q); k=1; G(k,:)=[a, p, q, b]; while(abs(phib-phia)>epsilon)|(h>delta) if(phip

优化设计黄金分割法试验报告

机械优化设计黄金分割法实验报告 1、黄金分割法基本思路: 黄金分割法适用于[a , b]区间上的任何单股函数求极小值问题,对函数除要求“单谷”外不做其他要求,甚至可以不连续。因此,这种方法的适应面非常广。黄金分割法也是建立在区间消去法原理基础上的试探方法,即在搜索区间[a,b]内适当插入两点al, a2,并计算其函数值。a1, a2将区间分成三段,应用函数的单谷性质,通过函数值大小的比较,删去其中一段,是搜索区间得以缩小。然后再在保留下来的区间上作同样的处理,如此迭代下去,是搜索区间无限缩小,从而得到极小点的数值近似解。 2黄金分割法的基本原理 一维搜索是解函数极小值的方法之一,其解法思想为沿某一已知方向求目标函数的极小值点。一维搜索的解法很多,这里主要采用黄金分割法(0.618法)。该方法用不变的区间缩短率0.618代替斐波那契法每次不同的缩短率,从而可以看成是斐波那契法的近似,实现起来比较容易,也易于人们所接受。

rl=a+O 382(Js-a) r2=a+0.618(b-a) 如图 所農新区间为[si, r2]以再新区间,继续求 新的试点 黄金分割法是用于一元函数f(x)在给定初始区间[a,b]内搜索极小点a *的一种方法。它是优化计算中的经典算法,以算法简单、收敛速度均匀、效果较好而著称,是许多优化算法的基础,但它只适用于一维区间上的凸函数⑹,即只在单峰区间内才能进行一维寻优,其收敛效率较低。其基本原理是:依照“去劣存优”原则、对称原则、以及等比收缩原则来逐步缩小搜索区间⑺。具体步骤是:在区间[a,b]内取点:al,a2把[a,b]分为三段。如果f(a1)>f(a2),令a=a1,a仁a2,a2=a+r*(b-a);如果f(a1)

斐波算法scratch程序

斐波算法scratch程序 斐波那契数列,又称黄金分割数列,是一种在数学和计算机领域广泛应用的数列。因为其独特的性质和应用场景,斐波数列的计算方法也被提出了多种算法。其中,斐波算法是一种递归算法,可以用于计算斐波数列的第n项。 斐波算法的原理 斐波算法的计算原理非常简单,它是通过递归的方式来计算斐波数列的第n项。递归是一种算法思想,它将问题分解成更小的问题,然后通过递推来解决。 斐波数列的定义是:F(0) = 0,F(1) =1,F(n) = F(n-1) + F(n-2)。因此,斐波算法的计算过程如下: 1、当n=0时,返回0; 2、当n=1时,返回1; 3、当 n>1 时,返回F(n-1) + F(n-2)。 如此反复递归,直到计算出第n项。 斐波算法的Scratch程序 Scratch是一种基于图形化编程语言的编程工具,它非常适合初学者快速掌握编程基础,同时也能够实现一些常见的算法。下面是斐波算法的Scratch程序:

1. 首先,创建三个变量:a,b和result,用来记录斐波数列中的前 两个数和当前数列第n项; 2. 设置a的初值为0,b的初值为1,result的初值为0。 3. 判断n是否等于0或1,如果是,直接返回0和1;否则,进入下 一步。 4. 判断n是否大于1,如果是,执行循环;否则,直接输出“输入错误”。 5. 在循环中,首先将result设为a和b的和; 6. 将a设为b,b设为result,继续循环; 7. 循环结束后,返回result的值。 通过这个Scratch程序,我们可以快速计算出斐波数列中第n项的值。同时,这个程序也非常易懂,即使是没有编程基础的人也能够轻松掌握。 斐波算法的应用场景 斐波数列具有多种神奇的性质,在实际应用中也被广泛使用。例如: 1、金融投资领域:斐波数列可以用于股票市场的分析和预测。 2、密码学领域:斐波数列可以用于生成随机数和加密算法。 3、计算机算法领域:斐波数列可以用于搜索算法和排序算法。

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用二分法求解 4224min ()f t t t t =--115[,.]t ∈内的极小值点,要求准 1. function [t d]=erfenfa(a,b) k=1; %记录循环次数 while abs(a-b)>0.0005 c=(a+b)/2; C(k)=c; %存储每次循环中点c 的值 if ff(c)<0 a=c; end if ff(c)==0 t1=c; break ; end if ff(c)>0 b=c; end k=k+1; end t=(a+b)/2; %最终符合要求的值 d=f(t); %最优解 C k function y=f(t) y=t^4-2*t^2-4*t; function y=ff(t) y=4*t^3-4*t-4; 运行结果 >> [t d]=erfenfa(1,1.5) C = Columns 1 through 9 1.2500 1.3750 1.3125 1.3438 1.3281 1.3203 1.3242 1.3262 1.3252 Column 10 1.3247 k = 11

t1 = 1.1459 t2 = 0.7082 t = 0.9271 f = -0.0574 >> 2. 用牛顿法求解291min ()sin f x x x =--初始迭代点为x 0=0.4, 要求准确到小数 点后第5位小数 function [t1,d]=Newton(t0) t=t0-ff(t0)/fff(t0); k=1;%记录迭代次数 T(1)=t;%存储迭代点 while abs(t-t0)>0.000005 t0=t; t=t0-ff(t)/fff(t); k=k+1; T(k)=t; end t1=t0; d=f(t1); k T function y=f(x) y=9*x^2-sin(x)-1; function y=ff(x) y=18*x-cos(x); function y=fff(x) y=18+sin(x); 运行结果

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郑州大学 机械优化设计部分程序 1.外推法 2.黄金分割法 3.二次插值法 4.坐标轮换法 5.随机方向法 6.四杆机构优化设计

1.外推法 源程序: #include #include #define R 0.01 double fun(double x) { double m; m=x*x-10*x+36; return m; } void main() { double h0=R,y1,y2,y3,x1,x2,x3,h; x1=0;h=h0;x2=h; y1=fun(x1);y2=fun(x2); if(y2>y1) {h=-h; x3=x1; y3=y1; x1=x2; y1=y2; x2=x3; y2=y3; } x3=x2+h;y3=fun(x3); while(y3 #include #define f(x) x*x*x*x-5*x*x*x+4*x*x-6*x+60 double hj(double *a,double *b,double e,int *n) { double x1,x2,s; if(fabs((*b-*a)/(*b))<=e) s=f((*b+*a)/2); else { x1=*b-0.618*(*b-*a); x2=*a+0.618*(*b-*a); if(f(x1)>f(x2)) *a=x1; else *b=x2; *n=*n+1; s=hj(a,b,e,n); } return s; } void main() { double s,a,b,e,m; int n=0; printf("输入a,b值和精度e值\n"); scanf("%lf %lf %lf",&a,&b,&e); s=hj(&a,&b,e,&n); m=(a+b)/2; printf("a=%lf,b=%lf,s=%lf,m=%lf,n=%d\n",a,b ,s,m,n); }

1生活中的黄金分割

生活中的黄金分割 2000多年前,古希腊雅典学派的第三大算学家欧道克萨斯首先提出黄金分割。所谓黄金分割指的是把长为L的线段分为两部分,使其中一部分对于全部之比等于另一部分对于该部分之比。而计算黄金分割最简单的方法是把斐波契数列2,3,5,8,13,21,...每有后二数之比2/3,3/5,4/8,8/13,13/21作为近似值的.黄金分割在文艺复兴前后,经过阿拉伯人传入欧洲,受到了欧洲人的欢迎,他们称之为"金法",17世纪欧洲的一位数学家,甚至称它为"各种算法中最可宝贵的算法"。这种算法在印度称之为"三率法"或"三数法则",也就是我们现在常说的比例方法。其实有关"黄金分割",我国也有记载。虽然没有古希腊的早,但它是我国古代数学家独立创造的,后来传入了印度。经考证。欧洲的比例算法是源于我国而经过印度由阿拉伯传入欧洲的,而不是直接从古希腊传入的。黄金分割为什么如此地吸引人呢?因为它在造型艺术中具有美学价值,在工艺美术和日用品的长宽设计中,采用这一比值能够引起人们的美感,在实际生活中的应用也非常广泛,建筑物中某些线段的比就科学采用了黄金分割,舞台上的报幕员并不是站在舞台的正中央,而是偏在台上一侧,以站在舞台长度的黄金分割点的位置最美观,声音传播的最好。就连植物界也有采用黄金分割的地方,如果从一棵嫩枝的顶端向下看,就会看到叶子是按照黄金分割的规律排列着的。在很多科学实验中,选取方案常用一种0.618法,即优选法,它可以使我们合理地安排较少的试验次数找到合理的西方和合适的工艺条件。正因为它在建筑、文艺、工农业生产和科学实验中有着广泛而重要的应用,所以人们才珍贵地称它为"黄金分割" 2000多年前,古希腊雅典学派的第三大算学家欧道克萨斯首先提出黄金分割。所谓黄金分割,指的是把长为L的线段分为两部分,使其中一部分对于全部之比,等于另一部分对于该部分之比。而计算黄金分割最简单的方法,是把斐波契数列2,3,5,8,13,21,...每有后二数之比2/3,3/5,4/8,8/13,13/21,...作为近似值的。 黄金分割在文艺复兴前后,经过阿拉伯人传入欧洲,受到了欧洲人的欢迎,他们称之为"金法",17世纪欧洲的一位数学家,甚至称它为"各种算法中最可宝贵的算法"。这种算法在印度称之为"三率法"或"三数法则",也就是我们现在常说的比例方法。 其实有关"黄金分割",我国也有记载。虽然没有古希腊的早,但它是我国古代数学家独立创造的,后来传入了印度。经考证。欧洲的比例算法是源于我国而经过印度由阿拉伯传入欧洲的,而不是直接从古希腊传入的。 黄金分割为什么如此地吸引人呢?因为它在造型艺术中具有美学价值,在工艺美术和日用品的长宽设计中,采用这一比值能够引起人们的美感,在实际生活中的应用也非常广泛,建筑物中某些线段的比就科学采用了黄金分割,舞台上的报幕员并不是站在舞台的正中央,而是偏在台上一侧,以站在舞台长度的黄金分割点的位置最美观,声音传播的最好。就连植物界也有采用黄金分割的地方,如果从一棵嫩枝的顶端向下看,就会看到叶子是按照黄金分割的规律排列着的。在很多科学实验中,选取方案常用一种0.618法,即优选法,它可以使我们合理地安排较少的试验次数找到合理的西方和合适的工艺条件。正因为它在建筑、文艺、工农业生产和科学实验中有着广泛而重要的应用,所以人们才珍贵地称它为"黄金分割"。 黄金分割数计算公式为:x=1+1/x,计算方法为用循环结构实现无穷连分数,编程较为简单,。在下述程序中,我们没有使用浮点数和双精度数,采用了SUPERNUMBER类型的数据,使数据表示范围不再受操作系统限制,并用WIDTH定义除法的精度。 黄金分割计算程序(40位宽的数)。 【把已知线段内分成中外比(较长线段是原线段和较短线段的比例中项)(黄金分割作图)】 已知:线段AB.

黄金分割法,进退法,原理及流程图

1黄金分割法的优化问题 (1)黄金分割法基本思路: 黄金分割法适用于[a,b]区间上的任何单股函数求极小值问题,对函数除要求“单谷”外不做其他要求,甚至可以不连续。因此,这种方法的适应面非常广。黄金分割法也是建立在区间消去法原理基础上的试探方法,即在搜索区间[a,b]内适当插入两点a1,a2,并计算其函数值。a1,a2将区间分成三段,应用函数的单谷性质,通过函数值大小的比较,删去其中一段,是搜索区间得以缩小。然后再在保留下来的区间上作同样的处理,如此迭代下去,是搜索区间无限缩小,从而得到极小点的数值近似解。 (2)黄金分割法的基本原理 一维搜索是解函数极小值的方法之一,其解法思想为沿某一已知方向求目标函数的极小值点。一维搜索的解法很多,这里主要采用黄金分割法(0.618法)。该方法用不变的区间缩短率0.618代替斐波那契法每次不同的缩短率,从而可以看成是斐波那契法的近似,实现起来比较容易,也易于人们所接受。

黄金分割法是用于一元函数f(x)在给定初始区间[a,b]内搜索极小点α*的一种方法。它是优化计算中的经典算法,以算法简单、收敛速度均匀、效果较好而著称,是许多优化算法的基础,但它只适用于一维区间上的凸函数[6],即只在单峰区间内才能进行一维寻优,其收敛效率较低。其基本原理是:依照“去劣存优”原则、对称原则、以及等比收缩原则来逐步缩小搜索区间[7]。具体步骤是:在区间[a,b]内取点:a1 ,a2 把[a,b]分为三段。如果f(a1)>f(a2),令 a=a1,a1=a2,a2=a+r*(b-a);如果f(a1)

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