最优化方法(黄金分割和进退法)实验报告.doc

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1、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

2、近到极小点。2、 算法步骤用黄金分割法求无约束问题的基本步骤如下:(1)选定初始区间及精度,计算试探点:。(2)若,则停止计算。否则当时转步骤(3)。 当转步骤(4)。(3)转步骤(5)(4)转步骤(5)(5) 令,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-ae f1=subs(f,x1); f2=subs(f,x2); if f1f2 a=x1; x1=x2; f1=f2; x2=a+0.618*(b-a); else b=x2; x2=x1

3、; f2=f1; x1=a+0.382*(b-a); end k=k+1; end xmin=(a+b)/2; fmin=subs(f,xmin)fprintf(k=n);disp(k);3、 实验结果(总结/方案)黄金分割法求解极值实例。用黄金分割法求解下面函数的最小值: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:为单谷函数(只有一个极值点),且为其极小值点的一个搜索区间,对于任意,如果,则为极小值的搜索区间,如果,则为极小值的搜索区间。因此,在给定初始点,及初始搜索步长的情况下,首先以初始步长向前搜索一步,计算。(1) 如果则可知搜索区间为,其中

4、待求,为确定,后退一步计算,为缩小系数,且,直接找到合适的,使得,从而确定搜索区间。(2) 如果则可知搜索区间为,其中待求,为确定,前进一步计算,为放大系数,且,知道找到合适的,使得,从而确定搜索区间。2. 算法步骤用进退法求一维无约束问题的搜索区间(包含极小值点的区间)的基本算法步骤如下:(1) 给定初始点,初始步长,令,;(2) 令,置;(3) 若,则转步骤(4),否则转步骤(5);(4) 令,令,转步骤(2);(5) 若,则转步骤(6)否则转步骤(7);(6) 令,转步骤(2);(7) 令,停止计算,极小值点包含于区间3. 算法的MATLAB实现function A,B=minJT(f,

5、x0,h0,eps)%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的左端点:A;%目标函数取包含极值的区间的右端点:B;format long;if nargin=3; eps=1.0e-6;endx1=x0;k=0;h=h0;while 1 x4=x1+h;%试探步 k=k+1; f4=subs(f,findsym(f),x4); f1=subs(f,findsym(f),x1); if f4f1 x2=x1; x1=x4; f2=f1; f1=f4; h=2*h;%加大步长 else if k=1 h=-h;%反向搜索 x2=x4; f2=f4; else x3=x2; x2=x1; x1=x4; break; end endendA=min(x1,x3);B=x1+x3-A;format short;例:取初始点为0,步长为0.1,用进退法求函数的极值区间。5 / 6文档可自由编辑打印

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