最優(yōu)化牛頓法最速下降法共軛梯度法matlab代碼

1、word牛頓法迭代公式：x(k 1) xk 2f(x(k) 1 f (x(k)Matlab 代碼：fun cti on x1,k二n ewt on( x1,eps)hs=i nli ne('(x-1F4+yA2');寫入函數ezco ntour(hs,-10 10 -10 10);建立坐標系hold on; 顯示圖像 syms x y定義變量f=(x-1)A4+yA2;定義函數grad1=jacobia n(f,x,y);求f的一階梯度grad2=jacobia n( grad1,x,y);求f的二階梯度k=0;迭代初始值while 1 循環(huán)gradlz二subs(subs(g

2、rad1,x,x1(1),y,x1(2);給 f 一階梯度賦初值grad2z=subs(subs(grad2,x,x1(1),y,x1(2);給 f 二階梯度賦初值x2=x1-i nv (grad2z)*(grad1z)：核心迭代公式if norm(x1-x2)<eps 判斷收斂條件break;畫圖elseplot(x1(1),x2(1),x1 (2),x2(2),'-r*');k=k+1;x仁 x2;endendend迭代繼續(xù)賦值優(yōu)點：在極小點附近收斂快缺點：但是要計算目標函數的hesse矩陣最速下降法1. :選取初始點xo，給定誤差2. 計算一階梯度。假如一階梯度小于

3、誤差，停止迭代，輸出3. 取 p(k)f(x(k)4.進行一維搜索，求tk,使得f (xk tkpk)mjnf(xk tpk)令xk 1kk -x tkP ,kk 1.轉第二步例題: 求 min (x-2)A4+(x-2*y)A2(1)編寫一個目標函數，fun cti on z = f( x,y )z=(x-2.0)八4+(x-2.0*yF2;end fun cti on z = fx( x,y )z=2.0*x-4.0*y+4.0*(x-2.0)八3;end和fun cti on z = fy( x,y )z=8.0*y-4.0*x;end3下面是腳本文件，一維搜索用的是黃金分割法Tic計算

4、時間eps=10A(-4);誤差err=10;dt=0.01;x0=1.0;初始值y0=1.0;mm=0;while err>eps黃金分割法dfx=-fx(xO,yO);dfy=-fy(x0,y0);tl=O;tr=1;確定一維搜索的區(qū)間h=3;nn=0;gerr=10;geps=10八(-4);while gerr>gepstil二tl+0.382*abs(tr-tl);trr二tl+0.618*abs(tr-tl);iff(xO+tll*h*dfx,yO+tll*h*dfy)>f(xO+trr*h*dfx,yO+trr*h*dfy)tl=tll;elsetr=trr;e

5、ndgerr二abs(tl-tr);區(qū)間的長度之差tt=0.5*(tl+tr);nn二nn+1;步數增加if nn>200迭代終止條件breakendendx0=x0+tt*h*dfx; 重新迭代y0=y0+tt*h*dfy;err=sqrt(fx(x0,y0)A2+fy(x0,y0)A2);mm=mm+1;步數增加if mm>700迭代步數超過700,終止break endendres二xO,yO;輸出最后的x, ytoe計算運行時間擬牛頓法DFP算法Stepl：給出乂。e1, = 0取*=一“宀Step2:若|v/(a>)<停止運算,此時取£ = ,vA

6、;否則，進行精確線搜索求即ak = arg min f (xk + arfA)并令衛(wèi)點= p +Step3:計算=xk+1 xkt+i J從比H =Hk +fr+iStep4:令 k = y 返回Step2. 注：第一步迭代與最速下降法相同.min f(x) x： 4xf,取x0(1,1),H0這是一個腳本文件可以直接運行syms x1x2;定義變量 eps=0.00001;xO二1,1'初始值h0=1,0；0,1；f=x1A2+4*x2A2;待求函數fx二diff(f,x1);對 x 求導fy二diff(f,x2);對 y 求導df=fx,fy;f的一階梯度賦初值dfx0二subs(

7、fx,x1,x2,x0),subs(fy,x1,x2,x0)'d0=-dfx0;搜索方向n=1;while 1syms t;s0=x0+t*d0;引入變量t ff=subs(f,x1,x2,s0) 給 f 賦值； t=solve(diff(ff); 求ff 的極小點xx仁x0+t*d0;更新初始值賦值dfx仁subs(fx,x1,x2,xx1'),subs(fy,x1,x2,xx1')'pp二sqrt(dfx1*dfx1');判斷此時一階梯度的值if (ppvO.001)迭代終止條件breakenda1=xx1-x0;r1=dfx1-dfx0;的更新h仁

8、hO+(a1*a1')/(a1'*r1)-(hO*r1*r1'*hO)/(r1'*hO*r1);hOd1=-h1*dfx1;搜索方向的更新d0=d1;循環(huán)賦值x0=xx1;循環(huán)賦值h0=h1;二階梯度的近似的更新n=n+1;計算迭代步數end共軛梯度法(1,1)T求二次函數f(X1,X2)x2 2x| 4x1 2x1x2的極小點。取初始點x(0)這是一個腳本文件clc;clear all ;syms xyt ;定義變量xO二1,1;初始值n=1 ;初始迭代t=0;f1=xA2+2*yA2-4*x-2*x*y;待求函數 dfx=diff(f1,x);求函數的對x一

9、階梯度dfy=diff(f1,y);函數對y的一階梯度df=dfx,dfy;函數一階梯度以數組的形式while 1 syms kk;在循環(huán)里定義變量給一階梯度賦值kk的函數g0二subs(dfx,x,y,x0),subs(dfy,x,y,x0);s0=-g0; 下降方向m0=x0+kk*s0;引入變量 kkf11=f(m0(1),m0(2);帶入原函數，得到關于kk=solve(diff(f11);求 f11 的極小點m仁xO+kk*sO; 更新迭代初始值給一階梯度賦值g1= subs(dfx,x,y,m1),subs(dfy,x,y,m1);s1=-g1;k=(s1*s1')/(gO*gO');s2=s1+