黄金分割法进退法求极小值matlab程序

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%-----进退法求合适区间-------%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

clear;

syms x; %创建一个符号变量

h=diff(f(x),x); %求对x的一阶导数

x0=10;

g=subs(h,x0); %在x0处h的值

%%%%%%%%---------初始值在极小值点左侧的时候-------%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

if g<0

step=10;x1=x0+step;

if f(x1)<=f(x0)

step=2*step;

x2=x1+step;

while f(x1)>f(x2)

x0=x1;x1=x2;

step=2*step;

x2=x1+step;

end

else

step=0.5*step;

x2=x1-step;

while f(x0)>f(x2)

x0=x0+0.5*step;

x2=x2+step;

end

end

a=x0;

b=x2;

disp(['f(x)极小值点所在区间为(',num2str(a),',',num2str(b),')']);

end

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%当极小值点在初始点右侧时%%%%%%%%%%%

if g>0

step=6;x1=x0-step;%以下方法仅仅适用于初始值在极小值点右侧的时候

if f(x1)<=f(x0)

step=2*step;

x2=x1-step;

while f(x1)>f(x2)

x0=x1;x1=x2;

step=2*step;

x2=x1-step;

end

step=0.5*step;

x2=x1+step;

while f(x0)>f(x2)

x0=x0-0.5*step;

x2=x2-step;

end

end

a=x2;

b=x0;

disp(['f(x)极小值点所在区间为(',num2str(a),',',num2str(b),')']);

end

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%----------当极小值点就是初始点时---------------%%%%%%%%%%%

if g==0

xm=x0;

fm=f(x0);

disp(['使用黄金分割法可得到f(x)在xm=',num2str(xm),'处取最小值fm=',num2str(fm)]);

end

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%-----黄金分割法求极值-------%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

e=10^(-6);

x2=a+0.618*(b-a);f2=f(x2);

x1=a+0.382*(b-a);f1=f(x1);

while abs(b-a)>e

if f1

b=x2;x2=x1;f2=f1;

x1=a+0.382*(b-a);f1=f(x1);

else if f1==f2

a=x1;b=x2;

x2=a+0.618*(b-a);

f2=f(x2);

x1=a+0.382*(b-a);

f1=f(x1);

else

a=x1;x1=x2;f1=f2;

x2=a+0.618*(b-a);

f2=f(x2);

end

end

xm=0.5*(b+a);

fm=f(xm);

disp(['使用黄金分割法可得到f(x)在xm=',num2str(xm),'处取最小值fm=',num2str(fm)]);

自定义函数程序为:

function y=f(x)

y=3*x^2+2*x+5;

%y=10*x^2+15*x+7;

运行结果为:f(x)极小值点所在区间为(-8,10)

使用黄金分割法可得到f(x)在xm=-0.33334处取最小值fm=4.6667

0.618法的matlab实现

实验报告 实验题目: 0.618法的MATLAB实现学生姓名: 学号: 实验时间: 2013-5-13

一.实验名称: 0.618法求解单峰函数极小点 二.实验目的及要求: 1. 了解并熟悉0.618法的方法原理, 以及它的MATLAB 实现. 2. 运用0.618法解单峰函数的极小点. 三.实验内容: 1. 0.618法方法原理: 定理: 设f 是区间],[b a 上的单峰函数, ] ,[ ,)2()1(b a x x ∈, 且)2()1(x x <. 如果)()()2()1(x f x f >, 则对每一个],[)1(x a x ∈, 有)()()2(x f x f >; 如果)()()2()1(x f x f ≤, 则对每一个] ,[) 2(b x x ∈, 有)()()1(x f x f ≥. 根据上述定理, 只需选择两个试探点, 就可将包含极小点的区间缩短. 事实上, 必有 如果)()()2()1(x f x f >, 则],[)1(b x x ∈; 如果)()() 2()1(x f x f ≤, 则][)2(x a x ,∈. 0.618 法的基本思想是, 根据上述定理, 通过取试探点使包含极小点的区间(不确定区间)不断缩短, 当区间长度小到一定程度时, 区间上各点的函数值均接近极小值, 因此任意一点都可作为极小点的近似. 0.618 法计算试探点的公式: ). (618.0),(382.0k k k k k k k k a b a a b a -+=-+=μλ 2. 0.618法的算法步骤: ①置初始区间],[11b a 及精度要求0>L , 计算试探点1λ和1μ, 计算函数值)(1λf 和)(1μf . 计算公式是 ).(618.0 ),(382.011111111a b a a b a -+=-+=μλ 令1=k . ②若L a b k k <-, 则停止计算. 否则, 当)()(k k f f μλ>时, 转步骤③; 当)()(k k f f μλ≤时, 转步骤④. ③置k k a λ=+1, k k b b =+1, k k μλ=+1,)(618.01111++++-+=k k k k a b a μ, 计算函数值)(1+k f μ, 转步骤⑤.

matlab编程实现求解最优解

《现代设计方法》课程 关于黄金分割法和二次插值法的Matlab语言实现在《现代设计方法》的第二章优化设计方法中有关一维搜索的最优化方法的 一节里,我们学习了黄金非分割法和二次插值法。它们都是建立在搜索区间的优先确定基础上实现的。 为了便于方便执行和比较,我将两种方法都写进了一个程序之内,以选择的方式实现执行其中一个。下面以《现代设计方法》课后习题为例。见课本70页,第2—7题。原题如下: 求函数f(x)=3*x^2+6*x+4的最优点,已知单谷区间为[-3,4],一维搜索精度为0.4。 1、先建立函数f(x),f(x)=3*x^2+6*x+4。函数文件保存为:lee.m 源代码为:function y=lee(x) y=3*x^2+6*x+4; 2、程序主代码如下,该函数文件保存为:ll.m clear; a=input('请输入初始点'); b=input('请输入初始步长'); Y1=lee(a);Y2=lee(a+b); if Y1>Y2 %Y1>Y2的情况 k=2; Y3=lee(a+2*b); while Y2>=Y3 %直到满足“大,小,大”为止 k=k+1; Y3=lee(a+k*b); end A=a+b;B=a+k*b; elseif Y1=Y3 %直到满足“大,小,大”为止 k=k+1; Y3=lee(a-k*b); end A=a-k*b;B=a; else A=a;B=a+b; %Y1=Y2的情况 end disp(['初始搜索区间为',num2str([A,B])])%输出符合的区间 xuanze=input('二次插值法输入0,黄金分割法输入1');%选择搜索方式 T=input('选定一维搜索精度'); if xuanze==1 while B-A>T %一维搜索法使精度符合要求 C=A+0.382*(B-A);D=A+0.618*(B-A); %黄金分割法选点

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,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)

黄金分割法进退法求极小值matlab程序

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%-----进退法求合适区间-------%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% clear; syms x; %创建一个符号变量 h=diff(f(x),x); %求对x的一阶导数 x0=10; g=subs(h,x0); %在x0处h的值 %%%%%%%%---------初始值在极小值点左侧的时候-------%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% if g<0 step=10;x1=x0+step; if f(x1)<=f(x0) step=2*step; x2=x1+step; while f(x1)>f(x2) x0=x1;x1=x2; step=2*step; x2=x1+step; end else step=0.5*step; x2=x1-step; while f(x0)>f(x2) x0=x0+0.5*step; x2=x2+step; end end a=x0; b=x2; disp(['f(x)极小值点所在区间为(',num2str(a),',',num2str(b),')']); end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%当极小值点在初始点右侧时%%%%%%%%%%% if g>0 step=6;x1=x0-step;%以下方法仅仅适用于初始值在极小值点右侧的时候 if f(x1)<=f(x0) step=2*step; x2=x1-step; while f(x1)>f(x2) x0=x1;x1=x2; step=2*step; x2=x1-step; end

黄金分割法

黄金分割法 黄金分割法也叫0.618法,它是一种基于区间收缩的极小值点搜索算法,当用进退法确定搜索区间后,我们只知道极小值点包含于搜索区间内,但是具体是哪个点,无法得知。 1. 算法原理 黄金分割法的思想很直接,既然极小值点包含于搜索区间内,那么可以不断地缩小搜索区间,就可以使搜索区间的端点逼近到极小值点。 []a,b 为搜索区间,黄金分割法首先根据黄金比例产生两个内点12,x x 。 120.382*() 0.618*()x a b a x a b a =+-=+- 然后根据()1f x ,()2f x 的大小关系来重新选择搜索区间。 (1) 若()()12f x f x <,则搜索区间变为1[,]x b ; (2) 若()()12f x f x >,则搜索区间变为2[,]a x 。 2. 算法步骤 用黄金分割法求无约束问题min (),f x x R ∈的基本步骤如下: (1) 选定初始区间11[,]a b 及精度0ε>,计算试探点: 11110.382*()a b a λ=+- 11110.618*()a b a μ=+-。 (2) 若k k b a ε-<,则停止计算。否则当()()k k f f λμ>时转步骤(3)。当 ()()k k f f λμ≤转步骤(4) 。 (3) 置 11111110.382*() k k k k k k k k k k a b b a b a λλμμ+++++++=??=??=??=+-?转步骤(5) (4) 置

11111110.382*() k k k k k k k k k k a a b a b a μμλλ+++++++=??=??=??=+-?转步骤(5) (5) 令1k k =+,转步骤(2)。 3. 算法的MATLAB 实现 在MATLAB 中编程实现黄金分割法的函数为:min HJ 。 功能:用黄金分割法求解一维函数的极值。 调用格式:[,min ]min (,,,)x f HJ f a b eps = 其中,f :为目标函数; a :极值区间的左端点; b :极值区间的右端点; e p s :精度; x :目标函数取最小值时的自变量值; m i n f :目标函数的最小值。 黄金分割法的MATLAB 程序代码如下: function [x,minf]=minHJ(f,a,b,eps) %目标函数;f ; %极值区间的左端点:a ; %极值区间的右端点:b ; %精度:eps ; %目标函数取最小值时的自变量值:x ; %目标函数的最小值:minf; format long; if nargin==3 eps=1.0e-6; end l=a+0.382*(b-a); %试探点 u=a+0.618*(b-a); %试探点 k=1; tol=b-a; while tol>eps && k<100000 fl=subs(f,findsym(f),l); %试探点函数值 fu=subs(f,findsym(f),u); %试探点函数值 if fl>fu a=l; %改变区间左端点 l=u; u=a+0.618*(b-a); %缩短搜索区间 else

优化设计Matlab程序

进退法步骤: 1. 给定初始点(0)x ,初始步长0h ,令(1)(0)0,,0h h x x k === 2. 令(4)(1),1x x h k k =+=+ 3. 若(4)(1)()()f x f x <,则转4,否则转5 4. (2)(1)(1)(4)(2)(1)(1)(4),,()(),()()x x x x f x f x f x f x ====,令h =2h ,转2 5. 若k =1,则转6,否则转,7 6. 令h =-h ,(2)(4)(2)(4),()()x x f x f x ==,转2 7. 令(3)(2)(2)(1)(1)(4),,x x x x x x ===,停止计算,极小点包含于区间(1)(3)[,]x x 或 (3)(1)[,]x x %目标函数:f %初始点:x0 %初始步长:h0 %精度:eps %目标函数取包含极值的区间左端点:minx %目标函数取包含极值的区间右端点:maxx function [minx,maxx] = minJT(f,x0,h0,eps) format long ; if nargin == 3 eps = 1.0e-6; end x1 = x0; k = 0; h = h0; while 1 x4 = x1 + h; k = k+1; f4 = subs(f, findsym(f),x4); ! subs : Symbolic substitution in symbolic expression or matrix f1 = subs(f, findsym(f),x1); ! findsym : Determine variables in symbolic expression or matrix if f4 < f1 x2 = x1; x1 = x4; f2 = f1; f1 = f4; h = 2*h; else if k==1 h = -h; x2 = x4;

进退法

进退法 1. 算法原理 进退法是用来确定搜索区间(包含极小值点的区间)的算法,其理论依据是:()f x 为单谷函数(只有一个极值点),且[,]a b 为其极小值点的一个搜索区间,对于任意 12,[,]x x a b ∈,如果()()12f x f x <,则2[,]a x 为极小值的搜索区间, 如果()()12f x f x >,则1[,]x b 为极小值的搜索区间。 因此,在给定初始点0x ,及初始搜索步长h 的情况下,首先以初始步长向前搜索一步,计算()0f x h +。 (1) 如果()()00f x f x h <+ 则可知搜索区间为0[,]x x h + ,其中x 待求,为确定x ,后退一步计算0()f x h λ-,λ为缩小系数,且01λ<<,直接找到合适的*λ,使得()*00()f x h f x λ->,从而确定搜 索区间*00[,]x h x h λ-+。 (2) 如果()()00f x f x h >+ 则可知搜索区间为0[,]x x ,其中x 待求,为确定x ,前进一步计算0()f x h λ+,λ为放大系数,且1λ>,知道找到合适的*λ,使得()*00()f x h f x h λ+<+,从而确定搜索 区间*00[,]x x h λ+。 2. 算法步骤 用进退法求一维无约束问题min (),f x x R ∈的搜索区间(包含极小值点的区间)的基本算法步骤如下: (1) 给定初始点(0)x ,初始步长0h ,令0h h =,(1)(0)x x =,0k =; (2) 令(4)(1)x x h =+,置1k k =+; (3) 若()() (4)(1)f x f x <,则转步骤(4),否则转步骤(5); (4) 令(2)(1)(1)(4),x x x x ==,()()(2)(1)f x f x =,()()(1)(4)f x f x =,令2h h =,

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

最优化方法实验报告(1)

最优化方法实验报告(1) 最优化方法实验报告Numerical Linear Algebra And Its Applications 学生所在学院:理学院 学生所在班级:计算数学10-1 学生姓名:甘纯 指导教师:单锐 教务处 2013年5月 实验一 实验名称:熟悉matlab基本功能 实验时间: 2013年05月10日星期三实验成绩: 一、实验目的: 在本次实验中,通过亲临使用MATLAB,对该软件做一全面了解并掌握重点内容。 二、实验内容: 1. 全面了解MATLAB系统 2. 实验常用工具的具体操作和功能 实验二 实验名称:一维搜索方法的MATLAB实现 实验时间: 2013年05月10日星期三实验成绩: 一、实验目的: 通过上机利用Matlab数学软件进行一维搜索,并学会对具体问题进行分析。并且熟悉Matlab软件的实用方法,并且做到学习与使用并存,增加学习的实际动手性,不再让学习局限于书本和纸上,而是利用计算机学习来增加我们的学习兴趣。 二、实验背景: (一)0.618法(黄金分割法),它是一种基于区间收缩的极小点搜索

算法,当用进退法确定搜索区间后,我们只知道极小点包含于搜索区间内,但是具体哪个点,无法得知。 1、算法原理 黄金分割法的思想很直接,既然极小点包含于搜索区间内,那么可以不断的缩小搜索区间,就可以使搜索区间的端点逼近到极小点。 2、算法步骤 用黄金分割法求无约束问题min (),f x x R ∈的基本步骤如下:(1)选定初始区间11[,]a b 及精度0ε>,计算试探点: 11110.382*()a b a λ=+- 11110.618*()a b a μ=+-。 (2)若k k b a ε-<,则停止计算。否则当()()k k f f λμ>时转步骤(3)。当()()k k f f λμ≤转步骤(4)。(3)置 11111110.382*()k k k k k k k k k k a b b a b a λλμμ+++++++=??=?? =??=+-?转步骤(5) (4)置 11111110.382*()k k k k k k k k k k a a b a b a μμλλ+++++++=??=?? =??=+-?转步骤(5) (5)令1k k =+,转步骤(2)。 (二)斐波那契法: 1、算法原理 斐波那契法也是一种区间收缩算法,但是和黄金分割法不同的是,黄金分割法每次收缩只改变搜索区间的一个端点,而斐波那契法同时改变搜索区间的两个端点,是一种双向收缩法。 2、算法步骤 (1)选取初始数据,确定单峰区间],[00b a ,给出搜索精度0>δ,由 δ≤-n F a b 确定搜索次数n 。 (2) 00,,1b b a a k ===,计算最初两个搜索点,按(3)计算1t 和2t 。 (3) while 1-<="" p=""> )(),(2211t f f t f f == if 21f f <

黄金分割法python代码

黄金分割法python代码 黄金分割法Python代码 黄金分割法是一种优化算法,它可以在最短时间内找到函数的最小值。这种算法的原理是将函数的区间分成两个部分,然后选择其中一个部分进行计算,直到找到最小值。在这个过程中,每次选择的区间都是原区间的黄金分割点。 黄金分割法的优点是可以在较短的时间内找到函数的最小值,而且不需要对函数进行求导。这种算法的缺点是需要对函数进行多次计算,因此在计算复杂度上可能会比较高。 下面是黄金分割法的Python代码: ```python import math def golden_section_search(f, a, b, tol=1e-6): """ Golden section search algorithm to find the minimum of a function f on the interval [a, b]. """ # Define the golden ratio

phi = (1 + math.sqrt(5)) / 2 # Define the initial points x1 = b - (b - a) / phi x2 = a + (b - a) / phi # Define the initial function values f1 = f(x1) f2 = f(x2) # Loop until the interval is small enough while abs(b - a) > tol: # Choose the smaller function value if f1 < f2: b = x2 x2 = x1 f2 = f1 x1 = b - (b - a) / phi f1 = f(x1) else: a = x1 x1 = x2 f1 = f2

matlab计算函数最大值及最小值

matlab计算函数最大值及最小值 在MATLAB中,有几种方法可以计算一个函数的最大值和最小值。下面将介绍几种常用的方法。 1.通过绘制函数图像找到最大值和最小值: 首先,可以通过绘制函数图像来观察函数的最大值和最小值所在的位置。可以使用plot函数来绘制函数的图像。 例如,我们想计算函数y=x^3-2x的最大值和最小值: ``` x=-10:0.1:10; y=x.^3-2*x; plot(x, y) ``` 通过观察图像,可以确定函数的最大值和最小值的位置。 2. 使用fminbnd函数找到函数的最小值: MATLAB中的fminbnd函数可以用于寻找函数的最小值。该函数使用了黄金分割算法。 例如,我们想计算函数y=x^3-2x的最小值: ``` [x, y] = fminbnd(f, -10, 10);

``` 这段代码将返回函数的最小值y以及对应的x值。 3. 使用fmincon函数找到函数的最小值(约束最优化): 如果函数有特定的约束条件,可以使用fmincon函数来计算函数的最小值。fmincon函数基于无约束的最优化算法,并添加了约束条件。 例如,我们想计算函数y=x^2的最小值,但限制x的范围在0到1之间: ``` x0=0.5;%初始解 A=[]; b=[]; Aeq = []; beq = []; lb = 0; % x的下限 ub = 1; % x的上限 [x, y] = fmincon(f, x0, A, b, Aeq, beq, lb, ub); ``` 这段代码将返回函数的最小值y以及对应的x值。 4. 使用max和min函数找到向量或矩阵的最大值和最小值:

最优化方法的Matlab实现

最优化方法的Matlab实现 Matlab中使用最优化方法可以使用优化工具箱。在优化工具箱中, 有多种最优化算法可供选择,包括线性规划、非线性规划、约束优化等。 下面将详细介绍如何在Matlab中实现最优化方法。 首先,需要建立一个目标函数。目标函数是最优化问题的核心,它描 述了要优化的变量之间的关系。例如,我们可以定义一个简单的目标函数:```matlab function f = objFun(x) f=(x-2)^2+3; end ``` 以上代码定义了一个目标函数`objFun`,它使用了一个变量`x`,并 返回了`f`的值。在这个例子中,目标函数是`(x-2)^2 + 3`。 接下来,需要选择一个最优化算法。在Matlab中,有多种最优化算 法可供选择,如黄金分割法、割线法、牛顿法等。以下是一个使用黄金分 割法的示例: ```matlab x0=0;%初始点 options = optimset('fminsearch'); % 设定优化选项 ```

除了黄金分割法,还有其他最优化算法可供选择。例如,可以使用`fminunc`函数调用一个无约束优化算法,或者使用`fmincon`函数调用带约束的优化算法。 对于非线性约束优化问题,想要求解最优解,可以使用`fmincon`函数。以下是一个使用`fmincon`函数的示例: ```matlab x0=[0,0];%初始点 A = []; b = []; Aeq = []; beq = []; % 约束条件 lb = [-10, -10]; ub = [10, 10]; % 取值范围 options = optimoptions('fmincon'); % 设定优化选项 ``` 除了优化选项,Matlab中还有多个参数可供调整,例如算法迭代次数、容差等。可以根据具体问题的复杂性来调整这些参数。 总而言之,Matlab提供了丰富的最优化工具箱,可以灵活地实现不同类型的最优化方法。在使用最优化方法时,需要定义目标函数,并选择适当的最优化算法和参数。通过Matlab的优化工具箱,可以方便地求解各种最优化问题,实现优化算法的细节。

matlab函数最小值

matlab函数最小值 一、函数介绍 本文将介绍如何使用MATLAB函数求解最小值。最小值是指函数在某个区间内取得的最小值,它是优化问题中的重要概念之一。MATLAB 提供了多种函数可以帮助我们求解最小值,包括fminbnd、fminsearch和fminunc等。 二、fminbnd函数 1. 函数介绍 fminbnd是MATLAB中用于求解一元函数在给定区间内的最小值的 函数。它使用黄金分割法进行搜索,并保证结果的精度达到指定的容 差范围。 2. 函数格式 [x, fval, exitflag] = fminbnd(fun, x1, x2) 3. 参数说明 fun:表示要求解的一元函数,可以是一个匿名函数或者一个M文件。x1和x2:表示搜索区间的左右端点。 x:表示找到的最小值点。 fval:表示在找到的最小值点处的函数值。

exitflag:表示算法是否收敛以及收敛原因。 4. 实例演示 假设我们要求解以下一元函数在区间[0, 10]内的最小值: fun = @(x) x.^2 - 4*x + 5; 我们可以使用以下代码进行求解: fun = @(x) x.^2 - 4*x + 5; [x, fval, exitflag] = fminbnd(fun, 0, 10) 输出结果为: x = 2 fval = 1 exitflag = 1 说明在区间[0, 10]内,函数的最小值为1,对应的最小值点为x=2。 三、fminsearch函数 1. 函数介绍 fminsearch是MATLAB中用于求解多元函数在给定初始点附近的最小值的函数。它使用Nelder-Mead单纯形法进行搜索,并保证结果的精度达到指定的容差范围。 2. 函数格式 [x, fval, exitflag] = fminsearch(fun, x0)

机械优化设计MATLAB程序

机械优化设计作业1.用二次插值法求函数()()()22 ϕ极小值,精度e=0.01。 t t =t 1- + 在MA TLAB的M文件编辑器中编写的M文件,如下: f=inline('(t+1)*(t-2)^2','t') a=0;b=3;epsilon=0.01; t1=a;f1=f(t1); t3=b;f3=f(t3); t2=0.5*(t1+t3);f2=f(t2); c1=(f3-f1)/(t3-t1); c2=((f2-f1)/(t2-t1)-c1)/(t2-t3); t4=0.5*(t1+t3-c1/c2);f4=f(t4); k=0; while(abs(t4-t2)>=epsilon) if t2f4 f1=f2;t1=t2; t2=t4;f2=f4; else f3=f4;t3=t4; end else if f2>f4 f3=f2;t3=t2; t2=t4;f2=f4; else f1=f4;t2=t4; end end c1=(f3-f1)/(t3-t1); c2=((f2-f1)/(t2-t1)-c1)/(t2-t3); t4=0.5*(t1+t3-c1/c2);f4=f(t4); k=k+1; end %输出最优解 if f2>f4 t=t4;f=f(t4); else t=t2;f=f(t2); end fprintf(1,'迭代计算k=%3.0f\n',k) fprintf(1,'极小点坐标t=%3.0f\n',t) fprintf(1,'函数值f=%3.4f\n',f)

运行结果如下: 迭代计算k= 7 极小点坐标t= 2 函数值f=0.0001 2.用黄金分割法求函数()32321+-=t t t ϕ的极小值,精度e=0.01。 在MA TLAB 的M 文件编辑器中编写的M 文件,如下: f=inline('t^(2/3)-(t^2+1)^(1/3)','t'); a=0;b=3;epsilon=0.01; t1=b-0.618*(b-a);f1=f(t1); t2=a+0.618*(b-a);f2=f(t2); k=1; while abs(b-a)>=epsilon if f1

matlab二分法

matlab二分法 MATLAB二分法是一种常用的求解非线性方程的数值解法,它通过不断地将定义域分成若干个子区间,从而找到近似解。与梯形法和牛顿迭代法相比,MATLAB 二分法又称为“分治法”,是一种简单、直观、快速和有效的求解非线性方程的数值解法。 1. 二分法原理 MATLAB 二分法是根据“分而治之”的思想来求解非线性方程的数值解的。它的基本思想是,将定义域分成两个子区间,其中一个子区间的函数值的符号一定是固定的,另一个子区间的函数值的符号也是固定的,只有当它们的符号相反时,才能确定解存在于这两个子区间之间。然后,再对缩小的子区间重复以上操作,进而确定非线性方程的近似解,也就是所谓的“黄金分割法”。 2. MATLAB 二分法的步骤 (1)始条件 首先,要将定义域分成两个子区间,在每一个子区间内,假定函数值的符号是固定的;确定迭代初值 $x_0,比如$x_0=0.5; (2)代计算 求出迭代第二值 $x_1,即 $x_1=x_0+frac{b-x_0}{2},计算出$x_1$值,计算函数值的符号; (3)晕条件 当求得的函数值的符号与定义域中一边的函数值的符号相反时,认为解存在于此子区间之间,继续将所取得的子区间继续缩小,直到

定义域中的某两个端点接近,或者函数值的绝对值小于指定的误差范围,此时称为收敛; (4)的输出 将收敛时的根 $x_n$ 作为解的输出。 3. MATLAB 二分法的优缺点 (1) MATLAB 二分法的优点 MATLAB 二分法具有简单、直观、快速和有效的特点,只要能够确定函数在定义域中的一边的函数值的符号,就可以求出近似解。 (2) MATLAB 二分法的缺点 MATLAB 二分法容易收敛到局部极小值,而无法收敛到全局最优值;同时,它也不适用于函数值在定义域内不连续或周期变化的情况。 4. MATLAB 二分法的应用 MATLAB 二分法在实际工程中广泛应用,主要用于求解非线性方程、解决二次规划问题、求解非线性最小化问题、结构优化问题等。 以上就是关于 MATLAB 二分法的介绍,本文介绍了 MATLAB 二分法的原理、步骤、优缺点和应用,希望能够为大家带来一些帮助。

黄金分割法求极小值 (2)

#include using namespace std; #include double creat_funion(double a,double b,double c,double d,double x) { double f; f=a*x*x*x+b*x*x+c*x+d; return f; } void golden() { double y1,y2; double A,B,C,D; double x1,x2,eps,a1,a2,root; double lamda=0.618; cout<<"请输入多项式的系数(此程序的标准函数式为f(x)=a*x^3+b*x^2+c*x+d)"<>A>>B>>C>>D; cout<<"请输入你所要求的精度"<>eps; cout<<"请输入搜索区间的第一点"<>x1; cout<<"请输入搜索区间的第二点"<>x2; a1=x2-lamda*(x2-x1); a2=x1+lamda*(x2-x1); y1=creat_funion(A,B,C,D,a1); y1=creat_funion(A,B,C,D,a2); lab1: if(y1>=y2) { x1=a1; a1=a2; y1=y2; a2=x1+lamda*(x2-x1); y2=creat_funion(A,B,C,D,a2); if(fabs((x2-x1)/x2)<=eps) //&&fabs((y1-y2)/y2)

Matlab中的最优化算法原理解析

Matlab中的最优化算法原理解析引言: 在科学和工程领域,最优化算法是一类非常重要的算法。它们被广泛用于求解各种优化问题,如函数最小化、参数估计、数据拟合等。Matlab作为一种常用的数学软件,提供了丰富的最优化算法库,包括无约束优化、有约束优化、非线性优化等。本文将对Matlab中的最优化算法原理进行深入解析,让读者对这些算法有更清晰的认识和理解。 一、最优化问题的定义 在开始探讨最优化算法之前,我们先来明确什么是最优化问题。最优化问题的一般形式是求解一个目标函数在一组约束条件下的最优解。其中,目标函数可以是一维或多维函数,约束条件可以是等式或不等式。 在Matlab中,用一个函数来表示目标函数和约束条件。对于目标函数,一般是求解最小值,可以通过最小化该函数的负数实现。而对于约束条件,可以用等式或不等式进行表示。 二、Matlab中的无约束优化算法 无约束优化算法是最优化算法中最简单和常用的一类算法。它们适用于没有约束条件的优化问题,目标是求解目标函数的最小值。 1. 黄金分割法 黄金分割法是一种基于区间缩放的搜索算法,其原理是将待搜索区间按黄金比例划分,然后根据目标函数在不同位置的取值进行比较调整,最终得到最优解。 在Matlab中,可以使用`fminbnd`函数来实现黄金分割法的最小化算法。该函数需要指定目标函数和搜索区间,并输出最小值及其对应的参数。

2. 动态规划法 动态规划法是一种通过拆分问题为子问题并利用其最优子结构性质求解的方法。对于无约束优化问题,可以将其转化为最优化子问题,并通过反复求解子问题得到最优解。 在Matlab中,可以使用`fminunc`函数来实现动态规划法的最小化算法。该函 数需要指定目标函数、初始点和优化选项,并输出最小值及其对应的参数。 三、Matlab中的有约束优化算法 有约束优化算法适用于带有等式或不等式约束条件的优化问题。在求解过程中,要同时考虑目标函数的最小值和约束条件的满足程度。 1. 乘子法 乘子法是一种通过引入拉格朗日乘子将有约束优化问题转化为无约束优化问题 的方法。它利用乘子与约束条件的导数之间的关系,求解目标函数和约束条件的最优解。 在Matlab中,可以使用`fmincon`函数来实现乘子法的优化算法。该函数需要 指定目标函数、初始点、不等式约束和等式约束,并输出最小值及其对应的参数。 2. 内点法 内点法是一种逐步逼近可行解集合内部的方法。它通过引入罚函数或惩罚项, 将有约束优化问题转化为无约束优化问题,并在迭代过程中逐渐满足约束条件。 在Matlab中,可以使用`fmincon`函数中的`Interior-Point`方法来实现内点法的 优化算法。该方法需要指定目标函数、初始点、不等式约束和等式约束,并输出最小值及其对应的参数。 四、Matlab中的非线性优化算法

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