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

if abs(h)

d=a+h*golden;yd=feval(f,d); % d是离d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

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

最优化方法及其Matlab程序设计

最优化方法及其Matlab程序设计 1.最优化方法概述 在生活和工作中,人们对于同一个问题往往会提出多个解决方案,并通过各方面的论证,从中提取最佳方案。最优化方法就是专门研究如何从多个方案中科学合理地提取出最佳方案的科学。最优化是每个人,每个单位所希望实现的事情。对于产品设计者来说,是考虑如何用最少的材料,最大的性能价格比,设计出满足市场需要的产品。对于企业的管理者来说,则是如何合理、充分使用现有的设备,减少库存,降低能耗,降低成本,以实现企业的最大利润。 由于优化问题无所不在,目前最优化方法的应用和研究已经深入到了生产和科研的各个领域,如土木工程、机械工程、化学工程、运输调度、生产控制、经济规划、经济管理等,并取得了显著的经济效益和社会效益。 用最优化方法解决最优化问题的技术称为最优化技术,它包含两个方面的内容: 1)建立数学模型。 即用数学语言来描述最优化问题。模型中的数学关系式反映了最优化问题所要达到的目标和各种约束条件。 2)数学求解。 数学模型建好以后,选择合理的最优化算法进行求解。 最优化方法的发展很快,现在已经包含有多个分支,如线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划、多目标规划等。 2.最优化方法(算法)浅析 最优化方法求解很大程度上依赖于最优化算法的选择。这里,对最优化算法做一个简单的分类,并对一些比较常用的典型算法进行解析,旨在加深对一些最优化算法的理解。 最优化算法的分类方法很多,根据不同的分类依据可以得到不同的结果,这里根据优化算法对计算机技术的依赖程度,可以将最优化算法进行一个系统分类:线性规划与整数规划;非线性规划;智能优化方法;变分法与动态规划。 2.1 线性规划与整数规划 线性规划在工业、农业、商业、交通运输、军事和科研的各个研究领域有广泛应用。例如,在资源有限的情况下,如何合理使用人力、物力和资金等资源,以获取最大效益;如何组织生产、合理安排工艺流程或调制产品成分等,使所消耗的资源(人力、设备台时、资金、原始材料等)为最少等。 线性规划方法有单纯形方法、大M法、两阶段法等。 整数规划有割平面法、分枝定界法等。 2.2 非线性规划 20世纪中期,随着计算机技术的发展,出现了许多有效的算法——如一些非线性规划算法。非线性规划广泛用于机械设计、工程管理、经济生产、科学研究和军事等方面。

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])

Matlab求导

怎么来对已经求出来的速度曲线进行求导? 我现在通过状态空间法,求解出来一个结构的速度和位移曲线,现在想通过对速度求导的方式来得到加速度,请各位好手指点,具体的表达式是怎么样的,这是个动力系统,我希望能通过求导来画出加速度的曲线 中心差分法: 0.5*(diff(y(1:end-1)+diff(2:end))/dt 这样比原始数据的头尾少两个点,可以自己补一下 以试试根据数据用polyfit求出多项式拟合,然后再diff得到加速度表达式,再作图 本帖最近评分记录 lxq+182007-6-22 11:28理由:启发引导性回答 我用matlab求导后,用plot做曲线做不出来,总提示错误,不知道为什么,谁知道怎么出图啊?具体步骤说一下 你直接对y数据求导得到的数据长度比原来少了一个 plot肯定报错,x和y尺度不符 对符号函数求导之后得到符号函数 要么ezplot,要么代入数据再画图 matlab的求导命令与求导法 技术专区 2009-03-10 16:19 阅读543 评论1 字号:大中小 1.matlab命令.

建立符号变量命令sym和syms调用格式: x=sym('x'),建立符号变量x; syms x y z ,建立多个符号变量x,y,z; matlab求导命令diff调用格式: diff(函数) ,求的一阶导数; diff(函数,n) ,求的n阶导数(n是具体整数); diff(函数,变量名),求对的偏导数; diff(函数,变量名,n) ,求对的n阶偏导数; matlab求雅可比矩阵命令jacobian,调用格式: jacobian([函数;函数;函数],[])给出矩阵: 2.导数概念. 导数是函数的变化率,几何意义是曲线在一点处的切线斜率. (1)点导数是一个极限值. 例1.设,用定义计算. 解:在某一点的导数定义为极限:

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

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

matlab黄金分割法

黄金分割法 东南大学机械学院** 一黄金分割法基本思路 黄金分割法适用于[a,b]区间上的任何单谷函数求极小值问题,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。 二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xmin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、效果较好而着称,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,

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。具体步骤是:在区间[a,b]内取点:a1 ,a2 把[a,b]分为三段。 ①如果f(a1)>f(a2),令a=a1,a1=a2,a2=a+0.618*(b-a); ②如果f(a1)

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

数值分析

二 数值分析 (一) 数值分析的背景 随着计算机技术的发展和科学技术的进步, 计算数学的理论与基本方法已影响到许多学科, 并在生产、管理以及科学研究中得到了广泛应用。数值分析作为计算数学的主要部分, 它是研究用计算机求解各种数学问题的数值计算方法及其理论与软件实现, 是一门与计算机使用密切结合的实用性和实践性很强的数学课程, 是应用数学专业、信息与计算科学专业及很多理工科专业的核心课程。数值分析除了具备数学高度抽象性与严密科学性的特点外, 有其自身的特点, 其理论体系构建、算法设计等的思维方式具有鲜明特征, 与其它数学课程相比, 更加注重方法和解决实际问题的工程思想, 特别注意在方法的精确性和有效性之间平衡。[11] (二)误差来源 利用数值方法求解得到的数值解是解析解的近似结果,因而误差是不可避免的。误差的来源是多方面的,产生误差的原因主要有以下几个方面: 1.模型误差:数学模型——对实际问题的仅是刻画:基于对实际问题近似描述的数学模型进行数值计算,例如利用函数的n 阶Taylor 展式 ()()()()()() () () () ( ) 2 00000000 2! ! n n n f x f x f x f x f x x x x x x x x x n ο '''=+-+ -++ -+- 计算函数值; 2.观测误差:数学模型或计算公式中通常包含若干参数,这些参数往往是通过观测或实验得到的,这样得到的参数与其真值之间有一定的差异即所谓的观测误

差,例如描述弹簧受迫振动的二阶线性常系数微分方程() 2 2 d x dx m kx f t dt dt ω ++=中的质量m 、阻尼系数ω和弹性系数k 等。更一般地:对物体的长宽高、电压、温度、速度的量测等。 3.截断误差:许多数学运算是通过极限过程定义的,如微分、积分以及无穷级数求和等,由于计算机只能完成有限的算术预算和逻辑运算,所以在利用计算机进行计算是需要把无限的计算过程用有限的计算过程代替,由此产生的误差成为截断误差; 4.舍入误差:实际计算时只能按有限位进行,特别是里用计算机计算,由于计算机的有限位的限制,对参与运算的数据以及运算结果往往要进行舍入,例如利用公式2A R π= 计算圆的面积时,π需用有限的小数代替,由此产生的误差成为舍入误差。 (三)计算的基本准则 1.尽量减少计算步骤,简化计算; 2.尽量避免两个相近的数减,例:7 1.23456789 1.23456788 0.0000000110 0.1 a b a b -=?? =?? -==? 原始数据有9位有效数字,运算结果只有1位有效数字。 3.尽量避免较大的数和较小的数相加,例:510000100.100000.10000 10000.110000 a b a b ?==?? =?? +== 较小的数被较大的数“吃”掉了。 4.尽量避免绝对值较小的数做除数,例:当x 较大时 , 1000 =+ 。

matlab编程实现二分法-牛顿法-黄金分割法-最速下降matlab程序代码.doc

matlab编程实现二分法-牛顿法-黄金分割法-最速下降matlab 程序代码

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

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

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)

无限不循环小数matlab表示简短方法

无限不循环小数matlab表示简短方法 无限不循环小数的表示方法 引言 无限不循环小数是一个数学概念,指的是一种小数形式,它无法通过有限的数字来精确表示。在计算机编程中,我们经常会遇到需要表示无限不循环小数的情况,例如在MATLAB中进行科学计算等。本文将介绍几种常见的方法来简洁地表示无限不循环小数。 方法一:使用符号π 使用符号π来表示无限不循环小数是一种常见的方法。在MATLAB中,可以使用pi来表示π。例如,要表示π的近似值可以这样写: approx_pi = pi; 这种方法简洁明了,但是由于π是一个无理数,无法通过有限的数字来精确表示。 方法二:使用分数形式 将无限不循环小数表示为分数形式是一种更为精确的方法。在MATLAB中,可以使用sym命令来创建符号对象,然后使用符号对象进行计算。例如,要表示无限不循环小数1/3可以这样写: frac = sym(1/3);

这种方法的优点是可以精确表示无限不循环小数,但是在进行计 算时可能会导致性能问题。 方法三:使用不精确的表示 如果对无限不循环小数的精度要求不高,可以使用不精确的表示 方法。在MATLAB中,可以使用浮点数来表示无限不循环小数。例如, 要表示无限不循环小数1/3可以这样写: approx_frac = 1/3; 这种方法简单方便,适用于对精度要求不高的情况。但是需要注 意的是,由于浮点数的精度限制,可能会导致计算结果的误差。 方法四:使用近似值 使用近似值来表示无限不循环小数是一种常用的方法。在MATLAB 中,可以使用round、ceil、floor等函数将无限不循环小数近似为 一个有限的小数。例如,要表示无限不循环小数1/3的近似值可以这 样写: approx_value = round(1/3, 2); % 将小数近似到小数点后 两位 这种方法可以通过控制近似的精度来平衡表示的简洁性和准确性。结论 在MATLAB中表示无限不循环小数有多种方法可选,每种方法都有自己的特点和适用场景。根据实际需求,选择合适的表示方法可以提

Newton迭代法Matlab程序求函数极小值点

Newton迭代法Matlab程序求函数极小值点 clear all clc %Newton迭代法求解极小值点 %090311 %===================================== %定义函数 disp '函数 f(x) 为:' syms x1 x2 f=(x1-2)^4+(x1-2)^2*x2^2+(x2+1)^2 disp '初始点的值:' x0=[1;1] %===================================== %求函数的梯度和海色阵 disp '函数f的梯度:' g=jacobian(f,[x1;x2]) disp '函数f的Hesse矩阵:' G=jacobian([g(1);g(2)],[x1,x2]) %===================================== %定义迭代的最大次数 n=10; %===================================== %一些初始值的计算 g0=subs(g,{x1,x2},{x0(1),x0(2)})'; G0=subs(G,{x1,x2},{x0(1),x0(2)}); f0=subs(f,{x1,x2},{x0(1),x0(2)}); %===================================== %迭代点集合 x和函数值F的初始化 x=zeros(2,n); F=zeros(1,n); %运用Newton方程解出下一近似值 x(:,1)=x0-inv(G0)*g0; %注:用点乘有误 A=x(:,1); F(1)=subs(f,{x1,x2},{A(1),A(2)}); %===================================== %定义误差初始值为10 deta=10; i=1; %循环用求出的近似解迭代Newton方程 %求出下一个近似解,并在规定的误差范围内while deta>=1e-10&i<10 A=x(:,i); gi=subs(g,{x1,x2},{A(1),A(2)})';

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 <

目标函数的几种极值求解方法

目标函数极值求解的几种方法 题目:()() 2 22 1 122min -+-x x ,取初始点()() T x 3,11 =,分别用最速下降法,牛顿 法,共轭梯度法编程实现。 一维搜索法: 迭代下降算法大都具有一个共同点,这就是得到点()k x 后需要按某种规则确定一个方向()k d ,再从()k x 出发,沿方向()k d 在直线(或射线)上求目标函数的极小点,从而得到()k x 的后继点()1+k x ,重复以上做法,直至求得问题的解,这里所谓求目标函数在直线上的极小点,称为一维搜索。 一维搜索的方法很多,归纳起来大体可以分为两类,一类是试探法:采用这类方法,需要按某种方式找试探点,通过一系列的试探点来确定极小点。另一类是函数逼近法或插值法:这类方法是用某种较简单的曲线逼近本来的函数曲线,通过求逼近函数的极小点来估计目标函数的极小点。本文采用的是第一类试探法中的黄金分割法。原理书上有详细叙述,在这里介绍一下实现过程: ⑴ 置初始区间[11,b a ]及精度要求L>0,计算试探点1λ和1μ,计算函数值()1λf 和 ()1μf ,计算公式是:()1111382.0a b a -+=λ,()1111618.0a b a -+=μ。令k=1。 ⑵ 若L a b k k <-则停止计算。否则,当()K f λ>()k f μ时,转步骤⑶;当()K f λ≤()k f μ时,转步骤⑷ 。 ⑶ 置k k a λ=+1,k k b b =+1,k k μλ=+1,()1111618.0++++-+=k k k k a b a μ,计算函数值()1+k f μ,转⑸。 ⑷ 置k k a a =+1,k k b μ=+1,k k μμ=+1,()1111382.0++++-+=k k k k a b a λ,计算函数值()1+k f λ,转⑸。 ⑸ 置k=k+1返回步骤 ⑵。 1. 最速下降法 实现原理描述:在求目标函数极小值问题时,总希望从一点出发,选择一个目标函数 值下降最快的方向,以利于尽快达到极小点,正是基于这样一种愿望提出的最速下降法,

利用MATLAB实现黄金分割法求极值问题-北京理工大学-机械优化设计

利用MATLAB 实现黄金分割法求极值问题 姓名:xxx 学号:xxx (北京理工大学机械与车辆学院车辆工程,北京 100081) 1. 黄金分割法的基本思想 黄金分割法(golden section method )是优化方法中的经典算法,以算法简单、效果显著而著称,是许多优化算法的基础。但它只适用于一维区间[,]a b 上的凸函数。其基本思想是:依照“去坏留好"原则、对称原则以及等比收缩原则,利用序列消去原理,通过不断缩小单峰区间长度,即每次迭代都消去一部分无用区间,使搜索区间不断缩小,来逐步缩小搜索范围,从而不断逼近目标函数极小点的一种优化方法。该方法对函数没有特殊要求,函数甚至可以是不连续的. 在搜索区间[,]a b 内必须按下述规则对称地取1a 和2a 两点:()1a b b a λ=--,()2a a b a λ=+-,1a 和2a 将区间分成三段,其中λ称为区间收缩率,黄金分割法中λ≈0。618,然后计算插入点的函数值.应用函数的单峰性质,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。 黄金分割法程序结构简单,容易理解,但计算效率偏低,较适用于设计变量少的优化问题中的一维搜索。 2。迭代过程和算法流程图 2。1迭代过程 (1) 给定区间[],a b ,并输入0ε>; (2) 计算10.618(-),20.618(-)a b b a a a b a =-=+; (3) 判断b a ε-<,若成立,则迭代终止,到最后一步(7);否则,继续;

(4) 若(1)(2)f a f a ≤,转(5),否则转(6); (5) 令2b a =,21a a =,a1=b-0.618(b-a),转(3); (6) 令1a a =,12a a =,a2=a+0.618(b-a),转(3); (7) 得出最优解:*()/2x a b =+,**()y f x =。 2.2算法流程图 黄金分割法的算法流程图如图3—1。 图 3—1 黄金分割法的算法框图

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

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