黄金分割法程序

黄金分割法程序
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

#include "iostream.h" #include "math.h"

#include "stdio.h"

#include "conio.h"

#define steplength 0.01

#define n 3

float e;float a,b,c;

float q[3];

void io()

{

cout<<"假设多项式的最高次幂为2"<

cout<<"设多项式的一般形式为f=a*x^2+b*x +c"<

cout<<"请输入要求解的目标多项式的系数"<

printf("a=");

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

printf("b=");

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

printf("c=");

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

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^2+%2.1f*x +%2.1f",a,b,c); cout<<"取得最小值的坐标为"<

printf("\nzuobiao*=%f\n\n",xx); cout<<"函数的最小值是"<

}

优化设计黄金分割发以及迭代法

机械优化设计课程论文 院系机械工程系 专业机械设计 班级一班 姓名 学号

一、优化题目 应用所学计算机语言编写一维搜索的优化计算程序,完成计算结果和输出。 二、建立优化数学模型 1、目标函数方程式: y=pow(x,4)-1*pow(x,3)-3*pow(x,2)-16*x+10 2、变量:x 3、初始值: 初始值x1=5初始步长tt=0.01 三、所选用的优化方法 1、采用外推法确定搜索区间 2、采用黄金分割法求函数最优 3、计算框图: (1)、外推法程序框图 (2)、黄金分割法程序框图

四、计算输出内容: 五、优化的源程序文件: #include #include #define e0.0001 #define tt0.01 float f(double x) { float y=pow(x,4)-1*pow(x,3)-3*pow(x,2)-16*x+10; return(y); } void finding(float*p1,float*p2) { float x1=10,x2,x3,t,f1,f2,f3,h=tt; int n=0; x2=x1+h;f1=f(x1);f2=f(x2); if(f2>f1) { h=-h;x3=x1;f3=f1; x1=x2;f1=f2; } x3=x2+h;f3=f(x3);

n=n+1; printf("n=%d,c1=%6.4lf,x2=%6.4lf,x3=%6.4lf,f1=%6.4lf,f2=^6.4lf,f3=%6.4lf\n",n, x1,x2,x3,f1,f2,f3); while(f3f2) {a=x1;x1=x2;f1=f2;x2=a+0.618*(b-a);f2=f(x2);} else {b=x2;x2=x1;f2=f1;x1=b-0.618*(b-a);f1=f(x1);} n=n+1; printf("n=%d,a=%6.4lf,b=%6.4lf,x1=%6.4lf,x2=%6.4lf,f1=%6.4lf,f2=%6.4lf\n",n,a,b ,x1,x2,f1,f2); c=fabs(b-a); } while(c>e); xmin=(x1+x2)/2; ymin=f(xmin); printf("The min is%6.4lf and the result is%6.4lf",xmin,ymin);

最优化方法(黄金分割与进退法)实验报告

一维搜索方法的MATLAB 实现 姓名: 班级:信息与计算科学 学号: 实验时间: 2014/6/21 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: 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) 11111110.382*()k k k k k k k k k k a b b a b a λλμμ+++++++=??=?? =??=+-?转步骤(5)

(4) 转步骤(5) (5)令1k k =+,转步骤(2)。 算法的MATLAB 实现 function xmin=golden(f,a,b,e) k=0; x1=a+0.382*(b-a); x2=a+0.618*(b-a); while b-a>e f1=subs(f,x1); f2=subs(f,x2); if f1>f2 a=x1; x1=x2; f1=f2; x2=a+0.618*(b-a); else b=x2; x2=x1; f2=f1; x1=a+0.382*(b-a); end k=k+1; end xmin=(a+b)/2; fmin=subs(f,xmin)

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 4224min ()f t t t t =--[,.]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

t = 1.3250 d = -5.7290 2.黄金分割法 f (x)=x3-2x+1 初始区间[0, 3],收敛精度0.5 function [t,f]=huangjinfenge(a,b) m=1-(sqrt(5)-1)/2; t2=a+m*(b-a) f2=g(t2); t1=a+b-t2 f1=g(t1); while abs(t1-t2)>0.5 if f1 [t,f]=huangjinfenge(0,3) t2 = 1.1459 t1 = 1.8541

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

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.

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,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(法)。该方法用不变的区间缩短率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[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-原理及流程图

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)

最优化方法之修正牛顿法matlab源码(含黄金分割法寻找步长)

revisenewton.m syms x1 x2 x3 xx; % f = x1*x1 +x2*x2 -x1*x2 -10*x1 -4*x2 + 60 ; % f = x1^2 + 2*x2^2 - 2*x1 *x2 -4*x1 ; f = 100 * (x1^2 - x2^2) + (x1 -1 )^2 ; hessen = jacobian(jacobian(f , [x1,x2]),[x1,x2]) ; gradd = jacobian(f , [x1,x2]) ; X0 = [0,0]' ; B = gradd' ; x1 = X0(1); x2 = X0(2); A = eval(gradd) ; % while sqrt( A(1)^2 + A(2)^2) >0.1 i=0; while norm(A) >0.1 i = i+1 ; fprintf('the number of iterations is: %d\n', i) if i>10 break; end B1 = inv(hessen)* B ; B2= eval(B1); % X1 = X0 - B2 % X0 = X1 ; f1= x1 + xx * B2(1); f2= x2 + xx* B2(2); % ff = norm(BB) ? syms x1 x2 ; fT=[subs(gradd(1),x1,f1),subs(gradd(2),x2,f2)]; ff = sqrt((fT(1))^2+(fT(2))^2); MinData = GoldData(ff,0,1,0.01); x1 = X0(1); x2 = X0(2); x1 = x1 + MinData * B2(1) x2 = x2 + MinData * B2(2) A = eval(gradd) End GoldData.m function MiniData = GoldData( f,x0,h0,eps) syms xx;

黄金分割搜索算法

黄金分割搜索算法 一.介绍 黄金分割律是公元前六世纪古希腊数学家毕达哥拉斯所发现,后来古希腊美学家柏拉图将此称为黄金分割。这其实是一个数字的比例关系,即把一条线分为两部分,此时长段与短段之比恰恰等于整条线与长段之比,其数值比为1.618 : 1或1 : 0.618,也就是说长段的平方等于全长与短段的乘积。 0.618,以严格的比例性、艺术性、和谐性,蕴藏着丰富的美学价值。 有趣的是,这个数字在自然界和人们生活中到处可见:人们的肚脐是人体总长的黄金分割点,人的膝盖是肚脐到脚跟的黄金分割点。大多数门窗的宽长之比也是0.618…;有些植茎上,两张相邻叶柄的夹角是137°28',这恰好是把圆周分成1:0.618……的两条半径的夹角。据研究发现,这种角度对植物通风和采光效果最佳。 建筑师们对数学0.618…特别偏爱,无论是古埃及的金字塔,还是巴黎圣母院,或者是近世纪的法国埃菲尔铁塔,都有与0.618…有关的数据。人们还发现,一些名画、雕塑、摄影作品的主题,大多在画面的0.618…处。艺术家们认为弦乐器的琴马放在琴弦的0.618…处,能使琴声更加柔和甜美。

在学术界的应用 数字0.618…更为数学家所关注,它的出现,不仅解决了许多数学难题(如:十等分、五等分圆周;求18度、36度角的正弦、余弦值等),而且还使优选法成为可能。优选法是一种求最优化问题的方法。如在炼钢时需要加入某种化学元素来增加钢材的强度,假设已知在每吨钢中需加某化学元素的量在1000—2000克之间,为了求得最恰当的加入量,需要在1000克与2000克这个区间中进行试验。通常是取区间的中点(即1500克)作试验。然后将试验结果分别与1000克和2000克时的实验结果作比较,从中选取强度较高的两点作为新的区间,再取新区间的中点做试验,再比较端点,依次下去,直到取得最理想的结果。这种实验法称为对分法。但这种方法并不是最快的实验方法,如果将实验点取在区间的0.618处,那么实验的次数将大大减少。这种取区间的0.618处作为试验点的方法就是一维的优选法,也称0.618法。实践证明,对于一个因素的问题,用“0.618法”做16次试验就可以完成“对分法”做2500次试验所达到的效果。因此大画家达·芬奇把0.618…称为黄金数。 优选法是一种具有广泛应用价值的数学方法,著名数学家华罗庚曾为普及它作出重要贡献。优选法中有一种0.618法应用了黄金分割法。例如,在一种试验中,温度的变化范围是0℃~10℃,我们要寻找在哪个温度时实验效果最佳。为此,可以先找出温度变化范围的黄金分割点,考察10×0.618=6.18(℃)时的试验效果,再考察10×(1-0.618)=3.82(℃)时的试验效果,比较两者,选优去劣。然后在缩小的变化范围内继续这样寻找,直至选出最佳温度。 黄金分割与植物 有些植茎上,两张相邻叶柄的夹角是137°28',这恰好是把圆周分成1:0.618的两条半径的夹角。据研究发现,这种角度对植物通风和采光效果最佳。植物叶子,千姿百态,生机盎然,给大自然带来了美丽的绿色世界。尽管叶子形态随种而异,但它在茎上的排列顺序(称为叶序),却是极有规律的。有些植物的花瓣及主干上枝条的生长,也是符合这个规律的。你从植物茎的顶端向下看,经细心观察,发现上下层中相邻的两片叶子之间约成137.5°角。如果每层叶子只画一片来代表,第一层和第二层的

最优化牛顿法最速下降法共轭梯度法matlab代码

牛顿法 迭代公式:(1)2()1()[()]()k k k k x x f x f x +-=-?? Matlab 代码: function [x1,k] =newton(x1,eps) hs=inline('(x-1)^4+y^2'); 写入函数 ezcontour(hs,[-10 10 -10 10]); 建立坐标系 hold on; 显示图像 syms x y 定义变量 f=(x-1)^4+y^2; 定义函数 grad1=jacobian(f,[x,y]); 求f 的一阶梯度 grad2=jacobian(grad1,[x,y]); 求f 的二阶梯度 k=0; 迭代初始值 while 1 循环 grad1z=subs(subs(grad1,x,x1(1)),y,x1(2)); 给f 一阶梯度赋初值 grad2z=subs(subs(grad2,x,x1(1)),y,x1(2)); 给f 二阶梯度赋初值 x2=x1-inv(grad2z)*(grad1z)'; 核心迭代公式 if norm(x1-x2)

end end end 优点:在极小点附近收敛快 缺点:但是要计算目标函数的hesse 矩阵 最速下降法 1. :选取初始点xo ,给定误差 2. 计算一阶梯度。若一阶梯度小于误差,停止迭代,输出 3. 取()()()k k p f x =? 4. 10 t ()(), 1.min k k k k k k k k k k t f x t p f x tp x x t p k k +≥+=+=+=+进行一维搜索,求,使得令转第二步 例题: 求min (x-2)^4+(x-2*y)^2.初始值(0,3)误差为0.1 (1)编写一个目标函数,存为f.m function z = f( x,y ) z=(x-2.0)^4+(x-2.0*y)^2; end (2)分别关于x 和y 求出一阶梯度,分别存为fx.m 和fy.m function z = fx( x,y ) z=2.0*x-4.0*y+4.0*(x-2.0)^3; end 和 function z = fy( x,y )

黄金分割法及其代码

线性搜索之黄金分割法及其应用 摘要 最优化理论和方法日益受到重视,已经渗透到生产、管理、商业、军事、决策等各个领域,而最优化模型与方法广泛应用于工业、农业、交通运输、商业、国防、建筑、通讯和政府机关等领域。伴随着计算机技术的高速发展,最优化理论与方法的迅速进步为解决实际最优化问题的软件也在飞速发展。其中,MATLAB 软件已经成为最优化领域应用最广的软件之一。有了MATLAB这个强大的计算平台,既可以利用MATLAB优化工具箱(OptimizationToolbox)中的函数,又可以通过算法变成实现相应的最优化计算。 在最优化计算中一维最优化方法是优化设计中最简单、最基本的方法。一维搜索,又称为线性搜索,一维问题是多维问题的基础,在数值方法迭代计算过程中,都要进行一维搜索,也可以把多维问题化为一些一维问题来处理。一维问题的算法好坏,直接影响到最优化问题的求解速度。而黄金分割法是一维搜索方法中重要的方法之一,它适用于任何单峰函数求最小值的问题,甚至于对函数可以不要求连续,是一种基于区间收缩的极小点搜索算法。 关键词:最优化、黄金分割法、MATLAB软件、一维搜索 引言 数学科学不仅是自然科学的基础,也是一切重要技术发展的基础。最优化方法更是数学科学里面的一个巨大的篇幅,在这个信息化的时代,最优化方法广泛应用于工业、农业、国防、建筑、通信与政府机关、管理等各领域;它主要解决最优计划、最优分配、最优决策、最佳设计、最佳管理等最优化问题。而最优解问题是这些所有问题的中心,是最优化方法的重中之重,在求最优解问题中,有多种方法解决,我们在这里着重讨论无约束一维极值问题,即非线性规划的一维搜索方法之黄金分割法。黄金分割法也叫0.618法,属于区间收缩法,首先找出包含极小点的初始搜索区间,然后按黄金分割点通过对函数值的比较不断缩小搜索区间。当然要保证极小点始终在搜索区间内,当区间长度小到精度范围之内时,可以粗略地认为区间端点的平均值即为极小值的近似值。所以用0.618法得出的

MATLAB黄金分割法课程论文--分析

中南林业科技大学 本科课程论文 学院:理学院 专业年级:14级信息与计算科学2班 学生姓名:邱文林学号:20144349 课程:MATLAB程序设计教程 设计题目:基于MATLAB的黄金分割法与抛物线插值法指导教师:龚志伟

2016年4月

中文摘要 为了求解最优化模型的最优解,可使用基于MATLAB算法编程的黄金分割法与抛物线插值法,来实现求解的过程。黄金分割法是通过所选试点的函数值而逐步缩短单谷区间来搜索最优点,利用迭代进而得出结论。抛物线插值法亦称二次插值法,是一种多项式插值法,逐次以拟合的二次曲线的极小点,逼近原寻求函数极小点的一种方法。通过将MATLAB与最优化问题相结合,不仅可以加深对黄金分割法、抛物线插值法的基本理解和算法框图及其步骤的全面理解,也有利于帮助我们掌握MATLAB的使用方法。 关键词:MATLAB,黄金分割法,抛物线插值法,最优解,迭代

英文摘要 In order to solve the optimization model of the optimal solution, using MATLAB algorithm based on the golden section method and the parabola interpolation method, to realize the process of solving. The golden section method is used to search the most advantage through the function value of the selected pilot, which can be used to search for the most advantage. Parabolic interpolation method, also known as the two interpolation method, is a polynomial interpolation method, successive to fit the two curve of the minimum point, the original search function to find a very small point of the method. By combining MATLAB and optimization problems can not only deepen the comprehensive understanding of the golden section method, the parabola interpolation basic understanding and block diagram of the algorithm and steps, but also conducive to help us to grasp the method of using MATLAB. Key words: MATLAB, golden section method, parabolic interpolation method, optimal solution, iteration

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,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)

黄金分割法调试程序

1 黄金分割法求解的最小值,区间[-10,10],精度:0.001 c程序: #include"stdio.h" #include"math.h" double eq(double x) {double y; y =8.0*x * x * x - 2.0 * x * x -7.0 * x + 3.0; return y; } void main() { double a1,a2,a3,a4,f2,f3,x; a1 =-10.0; // 左边界 a4 = 10.0; // 右边界 Lab1: a3 = a1 + 0.618 * (a4 - a1); f3 = eq(a3); Lab2: a2 = a1 + 0.382 * (a4 - a1); f2 = eq(a2); Lab3: if (fabs(a4-a1) < 0.001) { x = (a1 + a4) / 2.0; printf("x=%g fmin=%e \n",x,eq(x)); } else { if (f2 < f3) {a4=a3; a3 = a2; f3 = f2; goto Lab2;}; if (f2 == f3) {a1=a2; a4=a3; goto Lab1;}; if (f2 > f3) {a1=a2; a2=a3; f2=f3; a3 = a1 + 0.618*(a4-a1); f3=eq(a3); goto Lab3;}; }; } 运行结果:

2 黄金分割法求解的最小值,区间[-10,10],精度:0.001 Matlab程序: ●建立M文件:func.m function f=func(x) f = 8.0*x * x * x - 2.0 * x * x -7.0 * x + 3.0 ●命令窗口: a1 = -10 ; %左边界 a4 = 10 ; %右边界 e = 0.001 ; %精度 r = ( sqrt (5) -1 ) / 2 ; %即0.618 a2 = a1 + (1-r) * (a4 - a1) ; a3 = a1 + r* (a4 - a1) ; f2 = func (a2) ; f3 = func (a3) ; k = 1 ; while ( abs (a4 - a1 ) >= e ) if f2 < f3 ; a4 = a3 ;

黄金分割法用于参数优化整定技术的研究

西安工程科技学院学报 Jo urnal of Xi’an University of Engineering Science and Technology  第21卷第2期(总84期)2007年4月Vol.21,No.2(Sum.No.84) 文章编号:16712850X(2007)022******* 黄金分割法用于PID参数优化整定技术的研究 宋永东1,张玉强1,张建华2 (1.延安大学信息学院,陕西延安716000;2.西安石油大学电子工程学院,陕西西安710065) 摘要:在原有的用一维黄金分割法进行单变量参数寻优的基础上,结合优化理论中的分形法思想,提出将二维和三维黄金分割法应用于PID控制器多个参数的同步优化整定的新方法.介绍了PID控制参数整定问题和黄金分割法基本思想,重点对二维黄金分割法基本思想和寻优原理进行分析,并给出了二维黄金分割参数寻优算法.通过实例验证,该方法寻优过程完善、收敛速度快,能够快速、准确地找出最佳整定参数. 关键词:黄金分割法;PID调节器;参数整定;优化 中图分类号:TP214.8;TP273.1;O221 文献标识码:A 0 前 言 PID控制是工业过程控制中应用最为广泛的一种控制规律,尽管各种新型控制器不断涌现,但PID 控制器仍以其结构简单、容易实现、鲁棒性好等优点,处于主导地位[1].对PID控制器的设计和应用,核心问题之一是参数的整定,准确有效地选定PID的最佳整定参数是PID控制器是否有效的关键. 参数优化方法应用于控制器参数整定始终是一个研究的热点问题.在人工PID参数整定的过程中,最初人们把黄金分割法应用于现场经验整定法,现场工程师根据对象特性和工作经验,可以快速准确地找出最佳PID整定参数,在这种人工试凑搜索的过程中,显示出了该法独特的优选功能.在控制器参数寻优自整定过程中,文献[2]采用爬山法中的单纯形法或者改进的单纯形法,或有的结合了模糊控制规则表,利用单纯形法寻优PID参数,不断修正知识库,用于离线、在线参数自整定.这些方法都是相当有效的,但还存在着一些缺陷:寻优目标函数、初值和步长选择不当时,经常会陷入寻优失败的状态,还有许多问题需要解决.本文在一维黄金分割寻优法的基础上,结合分形法的思想,将该法推广到二维平面和三维空间,以时间乘误差绝对积分指标(ITA E)最优为目标进行寻优搜索,来实现PID控制器参数的优化整定.该方法充分发挥了黄金分割法寻优过程完善、收敛速度快的特点,快速、准确地找出最佳整定参数,使控制效果达到最优. 1 PID调节器参数优化整定问题 1.1 PID调节器参数整定 将偏差e(t)的比例(Proportion)、积分(Integral)和微分(Derivative)通过线性组合构成控制量u(t),对被控对象进行控制,简称PID控制.其控制规律可表示为 收稿日期:2007201204 基金项目:陕西省教育厅专项科研计划项目(06J K158) 通讯作者:宋永东(19572),男,陕西省西安市人,延安大学信息学院副教授.E2mail:yandasyd@https://www.360docs.net/doc/f28777427.html,

互联网搜索教学案例生活中的数学美——黄金分割

全国中小学“教学中的互联网搜索”优秀教学案例评选 教案设计 《生活中的数学美——黄金分割》 -----北师大版初中义务教育八年级数学

【百度图片】各国国旗图片 问题⒉ 度量点C 到A 、B 的距离,计算 AC BC AB AC 与的值,AC BC AB AC 与相等吗? 教师操作课件,提出问题与同学共同交流、观察 展示课件,导入新知 在线段AB 上,点C 把线段分成两条线段AC 和BC ,如果 AC BC AB AC =,那么称线段AB 被点C 分割,点C 叫做线段AB 的 黄金分割点,AC 与AB 的比叫黄金比。 其中618.01:215:≈-= AC AB 即618.0≈AB AC 【百度百科】黄金分割 注意事项:因为学生尚未学习一元二次方程,所以无法理解比值为 2 15-的理由,只需让学生了解这一事实即可。 板书课题:黄金分割 问题3.每小组交换检验课前自制的五角星是不是“黄金五角星”。 【百度视频】折剪五角星 第二环节 图片欣赏 活动内容: 第一幅:舞蹈演员。他们的腿和身材的比例也近似于0.618的比值,凡是具有这种比例的固样,看上去会感到和谐、平衡、舒适,有一种美的感觉. 【百度图片】舞蹈演员 A B C

第二幅:上海东方明珠塔,是亚洲第一,世界第三,它的上球体选在295米之间的位置,这个位置恰好在塔身5:8的地方,这是0.618的比值,使塔身显得非常协调、美观. 【百度图片】上海东方明珠塔 第三幅:文明古国埃及的金字塔,它的每面的边长与高之比接近于0.618. 【百度图片】文明古国埃及的金字塔 注意事项:教师提供三幅图片,在教师的引导下,学生认真观察、思考、交流,从图中找出黄金分割点。 第三环节 操作感知 活动内容: 展示课件:做一做 如果已知线段AB ,按照如下方法画图: (1)经过点B 作BD ⊥AB ,使AB BD 2 1 (2)连接AD ,在DA 上截取DE=DB (3)在AB 上截取AC=AE ,则点C 为线段AB 的黄金分割点 根据上述作图回答下列问题 (1) 如果设AB=2,那么BD 、AD 、AC 、BC 分别等于多少? (2) 点C 是线段AB 的黄金分割点吗? 教师操作课件,提出问题,学生独立思考与同伴交流 【百度文库】黄金分割构图法 【百度百科】黄金分割构图法 注意事项:教师操作,学生动手、独立思考,再与同伴交流完成。由于学生所学过的尺规作图方法有限,作图工具可以用三角尺和刻度尺。 第四环节 联系实际,丰富想象

机械优化黄金分割法程序设计

机械优化黄金分割法程序设计 1.黄金分割法介绍 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。 1.1黄金分割法原理 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)=y2

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