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代码 % 定义目标函数和梯度 f = @(x) 100*(x(1)^2 - x(2))^2 + (x(1) - 1)^2; grad = @(x) [400*x(1)*(x(1)^2-x(2)) + 2*(x(1)-1); -200*(x(1)^2-x(2))]; % 设置初始点和迭代参数 x0 = 阅读全文
posted @ 2023-05-29 10:55
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实验四：共轭梯度法程序设计 一、实验目的 掌握共轭梯度法的基本思想及其迭代步骤；学会运用MATLAB编程实现常用优化算法；能够正确处理实验数据和分析实验结果及调试程序。 二、实验内容 （1）求解无约束优化问题：； （2）终止准则取，搜索方法采用非精确搜索Armijo； （3）完成FR共轭梯度法的MA 阅读全文
posted @ 2023-05-29 10:54
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1. 算法步骤 2. function [xopt, fopt, iter] = newton(x0, f, g, H, eps) % x0: 初始搜索点 % f: 目标函数 % g: 梯度函数 % H: Hesse矩阵函数 % eps: 迭代收敛的精度 iter = 1; % 迭代计数器 max_ 阅读全文
posted @ 2023-05-29 10:53
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实验三：Newton法程序设计 一、实验目的 掌握Hesse矩阵的计算方法和Newton法的基本思想及其迭代步骤；学会运用MATLAB编程实现常用优化算法；能够正确处理实验数据和分析实验结果及调试程序。 二、实验内容 （1）求解无约束优化问题；（） （2）终止准则取； （3）完成Newton法（牛顿 阅读全文
posted @ 2023-05-29 10:52
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代码 function [xopt, fopt, iter] = grad_descent(x0, f, g, eps, alpha) % x0: 初始搜索点 % f: 目标函数 % g: 梯度函数 % eps: 迭代收敛的精度 % alpha: 步长 iter = 1; % 迭代计数器 max_i 阅读全文
posted @ 2023-05-29 10:52
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实验二：最速下降法程序设计 一、实验目的 通过最速下降法的程序设计，为今后的约束优化方法的学习和编程奠定基础；掌握负梯度方向的定义和最速下降法的迭代公式；通过此次实验，进一步巩固最速下降法的基本原理和思想。 二、实验内容 （1）求解无约束优化问题： （2）终止准则取； （3）完成最速下降法（负梯度法 阅读全文
posted @ 2023-05-29 10:51
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源码 % 定义目标函数 f = @(x) x^2 - sin(x); % 设置搜索区间 a = 0; b = 1; % 定义收敛精度 epsilon = 1e-6; % 定义黄金分割比例 r = (sqrt(5) - 1) / 2; % 初始化中间点 al = a + r*(b-a); ak = b 阅读全文
posted @ 2023-05-29 10:51
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实验一：一维寻优法（0.618法）程序设计 一、实验目的 通过一维寻优黄金分割法的程序设计，培养学生计算机的应用能力，并为今后无约束优化方法的学习和编程，奠定基础；掌握缩小寻优区间的黄金分割法。 二、实验内容 （1）请用0.618法求解优化问题： 在区间[0,1]上的极小点和极小值； （2）根据0. 阅读全文
posted @ 2023-05-29 10:49
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