R语言最优化(多维）

线性搜索的最速上升法

####
max.search <- function(f, x, y, tol=1e-9, a.max = 2^5){
  if(sum(abs(y)) == 0) return(x)
  g <- function(a) return(f(x+a*y))
  a.l <- 0
  g.l <- g(a.l)
  a.m <- 1
  g.m <- g(a.m)
  
  while((g.m < g.l)&(a.m > tol)){
    a.m <- a.m/2
    g.m <- g(a.m)
  }
  if((a.m <- tol) & (g.m < g.l)) return (x)
  a.r <- 2*a.m
  g.r <- g(a.r)
  while((g.m < g.r) & (a.r < a.max)){
    a.m <- a.r
    g.m <- g.r
    a.r <- 2*a.max
    g.r <- h(a.r)
  }
  if((a.r >= a.max) & (g.m < g.r)) return(x+a.max*y)
  a <- gsection(g, a.l, a.r, a.m)
  return(x + a*y)
}

####gsection
gsection <- function(ftn, x.l, x.r, x.m, tol=1e-9){
  ###黄金分割率
  gr1 <- 1 + (1+sqrt(5))/2
  f.l <- ftn(x.l)
  f.r <- ftn(x.r)
  f.m <- ftn(x.m)
  while((x.r - x.l) > tol){
    if((x.r - x.m) > (x.m - x.l)){
      y <- x.m + (x.r - x.m)/grl
      f.y <- ftn(y)
      if(f.y >= f.m){
        x.l <- x.m
        f.l <- f.m
        x.m <- y
        f.m <- f.y
      }
      else{
        x.r <- y
        f.r <- f.y
      }
    }else{
      y <- x.m - (x.m - x.l)/grl
      f.y <- ftn(y)
      if(f.y >= f.m){
        x.r <- x.m
        f.r <- f.m
        x.m <- y
        f.m <- f.y
      }
      else{
        x.l <- y
        f.l <- f.y
      }
    }
  }
  return(x.m)
}