最优化方法一维搜索法C++程序

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最优化方法归纳总结

最优化方法归纳总结

最优化方法归纳总结最优化方法归纳总结篇一:最优化方法综述最优化方法综述1.引论1.1应用介绍最优化理论与算法是一个重要的数学分支,它所研究的问题是讨论在众多的方案中什么样的方案最优以及怎样找出最优方案。

这类问题普遍存在。

例如,工程设计中怎样选择设计参数,使得设计方案满足设计要求,又能降低成本;资源分配中,怎样分配有限资源,使得分配方案既能满足各方面的基本要求,又能获得好的经济效益;生产评价安排中,选择怎样的计划方案才能提高产值和利润;原料配比问题中,怎样确定各种成分的比例,才能提高质量,降低成本;城建规划中,怎样安排工厂、机关、学校、商店、医院、住户和其他单位的合理布局,才能方便群众,有利于城市各行各业的发展;农田规划中,怎样安排各种农作物的合理布局,才能保持高产稳产,发挥地区优势;军事指挥中,怎样确定最佳作战方案,才能有效地消灭敌人,保存自己,有利于战争的全局;在人类活动的各个领域中,诸如此类,不胜枚举。

最优化这一数学分支,正是为这些问题的解决,提供理论基础和求解方法,它是一门应用广泛、实用性强的学科。

1.2优化的问题的基本概念工程设计问题一般都可以用数学模型来描述,即转化为数学模型。

优化设计的数学模型通常包括设计变量、目标函数和约束条件。

三个基本要素。

设计变量的个数决定了设计空间的维数。

确定设计变量的原则是:在满足设计基本要求的前提下,将那些对设计目标影响交大的而参数选为设计变量,而将那些对设计目标影响不大的参数作为设计变量,并根据具体情况,赋以定值,以减少设计变量的个数。

用来评价和追求最优化设计方案的函数就称为目标函数,目标函数的一般表达式为f?x??f?x1,x2,?xn?。

优化设计的目的,就是要求所选择的设计变量使目标函数达到最佳值。

所谓最佳值就是极大值或极小值。

在设计空间中,虽然有无数个设计点,即可能的设计方案,但是一般工程实际问题对设计变量的取值总是有一些限制的,这些限制条件显然是设计变量的函数,一般称之为优化设计问题的约束条件或约束函数。

最优化方法 第三章第二讲 一维搜索

最优化方法 第三章第二讲 一维搜索

第三次迭代
令 x1 0.538, f1 1.751,取 F3 x2 0.077 (1.462 0.077) 0.846, F4 f 2 1.870。
因为 f 1 f 2 ,所以新区间为 0.077,0.846。
第四次迭代
令 x 2 0.538, f 2 1.751,取 F1 x1 0.077 (0.846 0.077) 0.231, F3 则 f 1 1.822。
设其最优解为 k ,得到 xk 1 xk k pk ,
一维搜索是求解一元函数 ( ) 的最优化问题(也叫 一维最优化问题) ,仍表示为 min f ( x ) 或 min f ( x )。 1
xR
a xb
定义:若在 a, b内 f ( x )有唯一极小点 x* ,在 x* 的左边 f ( x )严格下降,在 x* 的右边 f ( x )严格上升, 则称 f ( x )在区间 a, b上是下单峰函数。
step 6 令 k k 1,若 k n 2,则转 step 5; 若 k n 2,则转 step 7。
step 7 若 f1 f 2 , 则令 b x2 ,x2 x1 ,f 2 f1 , 转 step 8; 若 f1 f 2 ,则令 a x1,转 step 8。 step 8 令 x1 x2 0.1(b a ) , f1 f ( x1 ) 1 * 若 f1 f 2 ,则 x (a x2 ), 2 1 * 若 f1 f 2 ,则 x ( x1 x2 ), 2 1 * 若 f1 f 2 ,则 x ( x1 b ) 。 2
ab step 3 若 b a ,则 x ,停。否则转 step 4。 2

最优化方法-一维搜索

最优化方法-一维搜索
优点:按F法确定插入点的位置,所需使用的观测点的个数最少. F数列各数所表示的物理意义: Fn :插入n个点后可以缩短为单位长度为一的区间的最大长度.
按任务方式插入n个观测点后,剩下的搜索区间的长度不少于原初始长 度的1/ Fn
令缩短后的长度为S,有: S (b-a)/ Fn
• Fibonacci数列:
• =b- (b-a)=a+(1- )(b-a)
• =a+ (b-a)

• 2 0.618法算法


(t)是单谷函数,[ a

t
与精确极小点
t*
0的,最b大0 ]绝是对初误始差搜t索 区t * 间 , 要求精确极小点近似
记:a= a0,b= b0 , =0.618.
(1) =a+(1- )(b-a), 1 = ()
进退算法的基本步骤:
(((t01 2 3点 回)))及升:::,首若若t则0先[+tt任t00h0++选点,hh一t的点点n个函]的的初数就函 函始值是数 数点.一值 值个下 上t0搜降 升,索, ,初区继 则始间续 从步,前长t算进0h法点,,进停退直到止到到.t某0t个+0 -ht,h0点并点.计的算函数值
4= a4 +( F0 / F2
b4
)(
=
b4
3 /a4
=2.5 , 4= 3 = 1.625
)=0.75+1/2*1.75=1.625
这时,


4

,(因为已到k=3=n-2)
4
K=4, 因此
(5取5 =)a=0t5.41===410.,.6542((5=b,515).+5=6=02a.550,47b+6)50,.=1==2(1.b.05476)2255>=2(.55 )

机械优化设计第三章一维搜索方法

机械优化设计第三章一维搜索方法

(b a),故
Fn
b
a 。由Fn即可从斐波那契数列表或按F0
F1
1, Fn
Fn1
Fn2 (n
2, 3,
)
推算出相应的n。
3)确定试点并计算相应的函数值,在区间a, b内的两个试点:
x2
a
Fn1 Fn
(b
a),
x1
b
Fn1 Fn
(b
a),
f1 f (x1),
f2 f (x2 )
第三章 一维搜索方法
1.若f (a1) f (b1),则取[a,b1]为缩短后的搜索区间; 2.若f (a1) f (b1),则取[a1,b]为缩短后的搜索区间。
第三章 一维搜索方法
第二节 搜索区间的确定与区间消去法原理
间 接
假定在搜索区间[a, b]内取一点x, 并计算它的导数值 f '(x),可能出现三种情况:
x2 a b x1, f2 f (x2 )
5)检查迭代终止条件:bn1 an1
,若满足,则输出最优解x*
1 (a b), 2
ห้องสมุดไป่ตู้
f*
f (x*),
若不满足,则转入(4),继续进行迭代。
1. f (a1) f (b1),由于函数的单峰性, 极小点一定在[a, b1 ]内; 2. f (a1) f (b1),极小点一定在[a1,b]内; 3. f (a1) f (b1),极小点一定在[a1,b1]内。
第三章 一维搜索方法
第二节 搜索区间的确定与区间消去法原理
直 接 法
假定在搜索区间[a,b]内任取两点a1和b1,且a1 b1, 并计算f (a1)和f (b1),可能出现三种情况:
f (x1) f (x) f (x2)

最优化理论与方法-第七章 一维搜索

最优化理论与方法-第七章  一维搜索

7.1.2 黄金分割法基本原理与步骤
1. 在区间[a1, b1]上选择第一个试点 x1,并计算 f (x1).
第一个试点 x1 怎么选呢?我们希望试点 x1 将总长为 l 的区
间[a1, b1]分为两部分,令长的那一部分长度为 z,则短的那
一段的长度为 l-z,如图 7-2.要求满足 x1
lz z zl
令 新 的 区 间 端 点 ak1 ak ,bk1 xk .
(2) 判断精度.

bk 1 b1
ak1 a1
,则停止计算,可取
x*
1 2
(ak
1
bk1) 为 近 似 极 小
点, f (x*)为近似极小值.否则,转下一步.
(3) 进行保留试点的坐标的变换.
在新区间[ak+1,
bk+1]上,原 试点
13世纪的意大利数学家菲波那契发现了一个神奇数列:1,2, 3,5,8,13,21,34,55,89,144……这些数字的前 两项之和等于后一个数字。如:1+2=3; 2+3=5;……55+89=144…..神奇数列更神奇的是:
1.前一个数字与后一个数字之比,比值趋于0.618034……(无 理数)。如: 1/2=0.5;2/3=0.667;3/5=0.6;5/8=0.625;8/13=0.615;……89 /144=0.618……。
(7-7)
可 以 验 证 , 在 区 间 [a1, x1]上 , x1' 又 是 黄 金 分 割 点 , 在 区 间 [ x1' ,b1]上 ,x1 是 黄 金 分 割 点 的 对 称 点 .
再 计 算 出 f ( x1' ), 并 令 k = 1.
3. 比较计算 f (xk ) 和 f ( xk ' ).

第4章一维搜索优化方法PPT课件

第4章一维搜索优化方法PPT课件

例4-3 用二次插值法求一维函数f(α)=α2-10α+35的最优解。 初始单谷搜索区间[α1,α3]=[1.5,7.5],迭代精度ε=10-3。
while (abs(x4-x2)>=epsilon)
if x2<x4 if f2>f4
x1 x2 x4 x3 x1 x4 x2 x3
f1=f2;x1=x2;x2=x4;f2=f4;
1. 基本原理:
(1) 初始区间 [a, b], 两内点x1和 x2,区间长度为 L。 其中 ax2 和x1b 的长度分别为 λL。
(2) 求 f(x1) 和 f(x2)。若 f(x1)>f(x2),
则下一次迭代,保留区间为 [x1,b],重新命名为 [a1,b1]。
(3) x2 →保留至新区间→ 更名x1,
(1)function QIM(……)函数必须另存一个文件,取名为 QIM.m
(2)QIM.m必须和eg4_3.m在同一个子目录下。
(3)修改循环方式再编写程序。
本章练习
初始步长h需要给定。 每次迭代时,步长是翻倍的。 当连续三点的函数指出现大小大的情况,迭代终止。
二、算法框图
2. 流程图:
yes
h=?2h
c=b+h fc=f(c)
开始
h 2h 2(2h)
输入 h,a fa=f(a)
a ba bc c
hh
b=a+h,fb=f(b) no
fa>fb
ab cb a
约束条件: 0 ≤ x≤ 3
寻优方向:坐标轴方向
x≥0.5 设计变量:X=[ x] T
可行域
x
0 0.5
3
一、一维搜索方法的重要性

一维寻优法(0.618法)程序设计

一维寻优法(0.618法)程序设计

一维寻优法(0.618法)程序设计一维寻优法,又叫作黄金分割法或者0.618法,是一种基于比较大小的优化算法,能够在一维搜索空间中找到最优解或者一定程度上接近最优解。

这是一种简单而经典的算法,在实际应用中有很多的应用场景。

接下来我们将介绍一下如何设计一维寻优法的程序,包括算法原理、代码实现和测试结果。

### 1. 算法原理一维寻优法的核心思想是找到一段区间,通过不断缩小这个区间的范围来逼近最优解。

具体来讲,我们首先需要给出一个初始的搜索区间,假设这个区间是[a, b]。

我们可以通过计算出0.618的值(记为c),将这个区间划分为两个子区间[a, c]和[c, b]。

对于这两个子区间中的一个,我们可以进一步将其划分为两个子区间,之后对于这两个子区间分别计算其函数值,保留其中更小的一个(因为我们是要找最小值),并更新原始的搜索区间。

如此往复进行下去,直到搜索区间的长度小于一定的阈值或者我们已经满足了一定的精度要求为止。

### 2. 代码实现下面是一维寻优法的Python示例代码:```pythondef golden_section(func, a, b, epsilon=1e-5):""":param func: 要进行最优化的函数:param a: 搜索区间左边界:param b: 搜索区间右边界:param epsilon: 精度控制参数:return: 函数极小值所在的x值"""c = 0.618 # 黄金分割点x1 = a + (1 - c) * (b - a) # 初始化搜索区间x2 = a + c * (b - a)y1 = func(x1)y2 = func(x2)while abs(b - a) > epsilon:if y1 <= y2:b = x2x2 = x1y2 = y1x1 = a + b - x2y1 = func(x1)else:a = x1x1 = x2y1 = y2x2 = a + b - x1y2 = func(x2)return (a + b) / 2```代码中,我们首先计算出黄金分割点,并初始化搜索区间。

一维搜索-最优化方法

一维搜索-最优化方法
∈( a , b ) ; (2) ������1 = ������0 - Ψ’(������0) / Ψ’’(������0) ; (3)若 | Ψ’(������0) | ≤ ε , 输出 ������0 ,计算停
止 ; 否则 , ������0 = ������1 ,转(2) 。
例题:用切线法求Ψ(t) =������2-5t+2 , 在定义域 t ∈ ( 0 , 10 ) 上的极小点 , 要求 ε = 0.2 。
切线法(Newton法)
设Ψ(t)是区间(a , b)上的二次可微的单谷函数,������∗ 是 Ψ(t) 在 (a , b)上的极小值点, ������������ 是 ������∗ 的一个近似点。 目标 函数Ψ(t) 的一阶导数为������ = Ψ’(t) ,过点 (������������, Ψ’(������������) ) 作导函数 Ψ’(t) 的图像的切线,则此切线的方程为
在实践工作中,应根据问题的具体特点以及工作条 件来选用相应的合适算法。不过,从以往的实践中 来看,0.618法和对分法使用的更多一些。
可望达到上述的最小值,
所以有 c-a = b-c , 即 c = 0.5(b-a)
对分法的步骤
设单谷函数 Ψ(t)存在导函数Ψ’(t),极小值点的初始搜索 区间为(a。,b。),要求极小值点的近似值 ������ҧ 与精确极小值 点 t* 的最大绝对误差 ������ − ������ ∗ ҧ 不超过 ε 。
⑴ 令 a=a。 , b=b。;
⑵ 令 c = 0.5(b-a),计算Ψ’(c);
⑶ 若 Ψ’(c)ຫໍສະໝຸດ <0 ,令 a=c , 转到⑷

若 Ψ’(c)>0 ,令 b=c ,转到⑷

工程优化一维搜索算法C程序实现

工程优化一维搜索算法C程序实现

5 抛物线法
#include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<math.h> #include<string.h> #include<time.h> #define F(x) 3*x*x*x-4*x+2 int main(void){ double x1,x2,x3,x; double y1,y2,y3,y;
7 三次插值法
#include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<math.h> #include<string.h> #include<time.h> #define F(x) 3*x*x*x-4*x+2 #define F1(x) 9*x*x-4 int main(void){ double a=0,b,h=1,x; double v,u,s,z,w; time_t start,end; start=clock(); v=F1(a); x=a; while(abs(v)>0.2){ if(v<0){ h=abs(h); } else{ h=-abs(h); } l: b=a+h; u=F1(b); if(abs(u)<0.2){ x=b; goto end; } while(u*v>0){ h=2*h; v=u; a=b; goto l; } s=3*(F(a)-F(b))/(b-a); z=s-u-v; w=sqrt(pow(z,2)-u*v); if(v>0){ a=a-(b-a)*v/(z-w-v);
} else{ a=a-(b-a)*v/(z+w-v); } v=F1(a); h=h/10; x=a; } end:printf("%.3f,%.3f\n",x,F(x)); end=clock(); printf("the time is %.3fm\n",double(end-start)/CLOCKS_PER_SEC); system("pause"); }

一维搜索的最优方法(黄金分割法)-2023年学习资料

一维搜索的最优方法(黄金分割法)-2023年学习资料

d.比较f,>f3-再作前进运算-h=2×2=4-0%=0C2=2,-f1=fx=0-2=03 4,-f2=fx2=-2-a3=a2+h=8f3=f=18-e.此时有∫>f2,f2<f3,故 =%,=2,b=即初始搜索-区间为[2,8].
§4一2黄金分割法(0.618法-一、-消去法的基本原理-基本思路:逐步缩小搜索区间,直至最小 存在的区-间达到允许的误差范围为止。-设一元函数fa的起始搜索区间为[a,b],a是-函数的极 点。-在搜索区间[a,b]内任取两点a1、2。且-a<a1<2<b,计算j1人fo2将fa1' -fa2进行比较,可能出现三种情况:
在极小点附近,函数呈现“大-小-大”-y=fx-X
二、确定搜索区间的进退法-基本思想-从一点出发,按一定的步长,试图确定出函数值-呈现出”高-低 高“的三个点。一个方向不成功,就-退回来沿相反方向搜索。-具体作法:-给出初始点au,初始步长 。>0,若pa。十h〈pao,-则下一步从新点。十,出发,加大步长向前搜索,直到目标-函数上升 停止。若pa4。十h,>pa,则下一步仍然从点-α出发,沿反方向搜索,直到目标函数上升就停止。 样就-可以得到一个搜索区间。
假定给定了搜索方向S,从点X出发沿S方向-进行搜索,要确定步长,使得-fX=fxtas<fX-oa=fxk+ask-即确定步长a,就是单变量函数oa的搜索问题。-称为一维搜索问题。-mi paw=fX+x的S
®在极小点附近,函数呈现“大-小-大”-y-一维搜索的思路-y=fx-1确定极小点a*所在的区 间[a,b],在此区间内,函数呈-现“大-小-大”变化趋势。-搜速区间。-X-2在[a,b]内 *-将区-间长度逐步缩短。-0.618法与二次插值法就是解-决第二个步骤的方法

最新最优化方法一维搜索法C++程序

最新最优化方法一维搜索法C++程序

精品资料最优化方法一维搜索法C++程序........................................加步探索法#include<iostream>#include<math.h>using namespace std;double fun(double t){return (t*t*t-2*t+1);}double max(double a,double b){if(a>b)return a;else return b;}double min(double a,double b){if(a>b)return b;else return a;}double Addstep(double(*pfun)(double t)){int k=0;double t0=0,h=1,r=2,t,a=0,b=0;t=t0+h;do{if(fun(t)<fun(t0)){h=r*h;t0=t;t=t0+h;k++;}else{if(k=0){h=-h;k++;}else{a=min(t0,t);b=max(t0,t);return a;return b;}}}while(a=b);cout<<" 探索区间为:"<<"["<<min(t0,t)<<","<<max(t0,t)<<"]"<<endl; }int main(){Addstep(fun);return 0;}对分法#include<iostream>#include<math.h>using namespace std;double fun(double t){return (t*t-3*t);}double dfun(double t){return (2*t-3);}void Dichotomous(double(*pfun)(double t),double (*pdfun)(double t)) {int maxflag=1000,k=1;double a=-3,b=5,c,err=0.1,t;do{c=(a+b)/2;if(dfun(c)<0){a=c;}else {if(dfun(c)>0){b=c;}else{a=c;b=c;}}k++;}while(fabs(a-b)>err&&k<maxflag);if(k>=maxflag)cout<<endl<<"对分法迭代失败!迭代次数为k="<<k<<endl;else{cout<<endl<<" 对分法迭代成功!迭代次数为k="<<k-1<<endl; cout<<"迭代结果:近似根为root="<<t<<endl;cout<<" 函数值近似为:f(root)="<<fun(t)<<endl;}}int main(){Dichotomous(fun,dfun);return 0;}Newton切线法#include<iostream>#include<math.h>using namespace std;double fun(double t){return (t*t*t-2*t+1);}double dfun(double t){return (3*t*t-2);}void NewtonIterative(double(*pfun)(double t),double (*pdfun)(double t)) {int maxflag=1000,k=1;double t0=1,err=0.01,t;do{t0=t;t=t0-pfun(t0)/pdfun(t0);k++;}while(fabs(t-t0)>err&&k<maxflag);if(k>=maxflag)cout<<endl<<" 牛顿迭代失败!迭代次数为k="<<k<<endl;else{cout<<endl<<" 牛顿迭代成功!迭代次数为k="<<k-1<<endl;cout<<" 迭代结果:近似根为root="<<t<<endl; cout<<" 函数值近似为:f(root)="<<fun(t)<<endl; }}int main(){NewtonIterative(fun,dfun);return 0;}黄金分割法#include<iostream>#include<math.h>using namespace std;double fun(double t){return (t*t+2*t);}void Goldensection(double(*pfun)(double t)){int maxflag=1000,k=1;double a=-3,b=5,err=0.001,t,t1,t2;do{t1=a+0.618*(b-a);t2=b-0.618*(b-a);if(t1=t2){a=t2;b=t1;}else {if(t1<t2){a=t2;}else{b=t1;}}k++;}while(fabs(a-b)>err&&k<maxflag);if(k>=maxflag)cout<<endl<<"黄金分割法迭代失败!迭代次数为k="<<k<<endl; else{t=(a+b)/2;cout<<endl<<" 黄金分割法迭代成功!迭代次数为k="<<k-1<<endl; cout<<" 迭代结果:近似根为root="<<t<<endl;cout<<" 函数值近似为:f(root)="<<fun(t)<<endl;}}int main(){Goldensection(fun);return 0;}抛物线插值法#include<iostream>#include<math.h>using namespace std;double fun(double x){return (8*x*x*x-2*x*x-7*x+3);}double max(double a,double b){if(a>b)return a;else return b;}double min(double a,double b){if(a>b)return b;else return a;}void Parainterpolation(double(*pfun)(double x)){double a=0,b=2,err=0.001,x=0,x0=1,f,f0;do{x=((x0*x0-b*b)*fun(a)+(b*b-a*a)*fun(x0)+(a*a-x0*x0)*fun(b))/(2*((x0-b)*fun(a)+(b-a)*fun(x0)+(a-x0)*fun(b)));f0=fun(x0);f=fun(x);if(f=f0){a=min(x,x0);b=max(x,x0);x0=(a+b)/2;}else {if((fun(x)-f0)*(x-x0)>0){b=max(x,x0);x0=min(x,x0);}else{a=min(x,x0);x0=max(x,x0);}}}while(fabs(x-x0)>err);x=(x+x0)/2;cout<<" 迭代结果:近似根为root="<<x<<endl;cout<<" 函数值近似为:f(root)="<<fun(x)<<endl;}int main(){Parainterpolation(fun);return 0;}。

最优化设计:第5章 一维最优化方法

最优化设计:第5章 一维最优化方法
➢切线法属于间接法,是牛顿法在一维优化 中的应用。
➢用切线代替弧线来逐渐逼近函数根值。
华南理工大学机械与汽车工程学院
19
华南理工大学机械与汽车工程学院
20
5.5 格点法
首先利用m 个等分点α1、 α2 、α3 、…、αm将目标函 数f (α) 的初始单峰搜索区间[a,b]分成m+1 个大小相 等的子区间,计算目标函数f (α) 在这m 个等分点的 函数值,并比较找出其中的最小值f (αk)
华南理工大学机械与汽车工程学院
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那么在连续的三点αk −1 、αk 和αk +1处目标函数值呈 现“两头大、中间小”的情况,因此极小值点α*必
然位于区间[αk −1 , αk +1] 内,做置换 a = αk −1 , b = αk +1
若αk +1−αk -1 ≤ε ,则将αk 作为α*的近似解。否则,将 新区间等分,并重复上述步骤,直至区间长度缩至
第5章 一维最优化方法
min f ( xk1 ) f ( xk sk )
✓一维搜索是多维搜索的基础。 ✓求解一维优化问题首先要确定初始的搜索区 间,然后再求极小值点。 ✓一维优化方法可分为两类: 直接法:按某种规律取若干点计算其目标函 数值,并通过直接比较目标函数值来确定最 优解; 间接法:即解析法,需要利用导数。
3
➢进退法一般分两步:一是初始探察确定进 退,二是前进或后退寻查。
华南理工大学机械与汽车前工程进学运院 算
4
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5
后退运算
华南理工大学机械与汽车工程学院6Biblioteka 华南理工大学机械与汽车工程学院
7
5.2 黄金分割法
➢黄金分割法是利用区间消去法的原理,通 过不断缩小单峰区间长度,即每次迭代都 消去一部分不含极小值点的区间,使搜索 区间不断缩小,从而逐渐逼近目标函数极 小值点的一种优化方法。

最优化理论与算法一维搜索

最优化理论与算法一维搜索

最优化理论与算法一维搜索一维是最优化问题求解中常用的一种算法。

在一维中,我们需要在给定的区间内寻找函数的最小值或最大值。

一维算法的基本思想是通过不断的迭代,在区间内不断缩小最优解的范围,最终找到最优解。

常用的一维算法包括黄金分割法、斐波那契法、插值法等。

黄金分割法是一种较为简单且常用的一维算法。

该算法基于黄金分割点的性质,通过不断缩小区间来逼近最优解。

黄金分割法的具体步骤如下:1.初始化区间的上下界,确定迭代终止条件;2.计算黄金分割点的位置;3.根据黄金分割点分割区间;4.更新区间的上下界;5.判断是否满足迭代终止条件,如果满足,则输出最优解;如果不满足,则返回第2步。

斐波那契法是另一种常用的一维算法。

该算法通过斐波那契数列的性质,不断缩小区间来逼近最优解。

斐波那契法的具体步骤如下:1.初始化斐波那契数列,确定迭代终止条件;2.计算斐波那契点的位置;3.根据斐波那契点分割区间;4.更新区间的上下界;5.判断是否满足迭代终止条件,如果满足,则输出最优解;如果不满足,则返回第2步。

插值法是一种基于函数插值的一维算法。

该算法通过插值函数来拟合原函数,并通过求解插值函数的最小值或最大值来近似求解原函数的最小值或最大值。

插值法的具体步骤如下:1.初始化区间的上下界,确定迭代终止条件;2.根据插值函数拟合原函数,得到插值函数的表达式;3.求解插值函数的最小值或最大值;4.更新区间的上下界;5.判断是否满足迭代终止条件,如果满足,则输出最优解;如果不满足,则返回第2步。

除了上述算法,还存在其他一维算法,如割线法、牛顿法等。

这些算法各有特点,适用于不同类型的最优化问题。

一维算法的优势在于其计算简单、耗时少的特点。

然而,一维算法也存在一些缺点,例如容易陷入局部最优解、收敛速度较慢等。

因此,对于一些复杂的最优化问题,可能需要使用更高维度的算法进行求解。

总之,一维是最优化问题求解中常用的一种算法。

通过在给定的区间内不断迭代,可以逼近最优解。

最优化方法-一维搜索法

最优化方法-一维搜索法
• 这种以加大步长进行探索来寻找探索区间的方法叫进退探索法。
搜索区间及其确定方法
• 加步探索法算法的计算步骤: • (1) 选取初始数据.选取初始点 t0 [0, ) (或 t0 [0, tmax ]),
计算0 (t0 ), 给出初始步长h0 0, 加步系数 1,令 k 0 • (2) 比较目标函数值.令 tk 1 tk hk计算 k1 (tk1) ,
方向 Pk 之间应满足
f (Xk1)T Pk 0
4.2
• 事实上,设 (t) f ( X k tPk ), 对 t 求导有
(t) f (X k tPk )T Pk
• 令 '(t) 0, 即 f (X k tPk )T Pk 0 所以 f (X k1)T Pk 0
这一准则对于定义域上的凸函数是完全正确的.若是非凸函数,有 可能导致误把驻点作为最优点。 对于约束优化问题,不同的优化方法有各自的终止准则.
• 定义3.3 当一个算法用于n元正定二次函数求最优 解时,可以从任意初始点出发,至多经过n步迭 代求出最优解,就称此算法具有二次终止性。
• 如果算法具有二次终止性,则认为算法比较好。 • 二次终止性仅仅是判断一个算法优劣的衡量标准
存在
,且
,则称[t1 t2]是函数(t)
的最优解 的一个搜索区间。
搜索区间及其确定方法
•单峰区间和单峰函数有如下有用的性质: •定理3.1 设 : R1 R1, [a, b] 是的单峰区间,任取
t1, t2 [a, b] 并且 t2 t1 . (1)若有 (t2 ) (t1) ,则 [a, t1 ]是(t) 的单峰区间. (2)若有 (t2 ) (t1) ,则[t2 , b]是(t)的单峰区间.

最优化第3章一维搜索方法

最优化第3章一维搜索方法
一维搜索方法一般分两步进行: ■ 首先确定一个包含函数极小点的初始区间,即确定 函数的搜索区间,该区间必须是单峰区间; ■ 然后采用缩小区间或插值逼近的方法得到最优步长, 最终求出该搜索区间内的一维极小点。
§3.1 搜索区间的确定
根据函数的变化情况,可将区间分为单峰区间和多峰区间。 所谓单峰区间,就是在该区间内的函数变化只有一个峰值, 即函数的极小值。
§3.4 插值方法
一、牛顿法
f(x)
利用一点的函数值、 一阶导数以及二阶 导数构造二次多项 式。用构造的二次 多项式的极小点作 为原函数极小点的 近似。
φ0(x)
φ1(x) f(x)
x*
x2
x1
x0 x
§3.4 插值方法
一、牛顿法
设f(x)为一个连续可微的函数,则在点x0附近 进行泰勒展开并保留到二次项:
§3.1 搜索区间的确定
f(x)
f(x)
f(a0) f(a0+h)
f(a0+3h)
f(a0-h) f(a0)
f(a0+h)
0 a0 a
a0+h
a0+3h x b
0 a0-h
a0
a
进退试算法的运算步骤如下:
a0+h x b
(1)给定初始点α0和初始步长h (2)将α0及α0+h 代入目标函数 f(x) 进行计算并比较大小
φ0(x)
φ1(x) f(x)
f ′ (x)
x*
x2 x1
x0
φ ′ 1(x) f ′ (x)
x* x2
x1
x0
牛顿法程序框图
开始
x 给定初始点 ,误差 0
,
令k=0

最优化方法-一维搜索方法

最优化方法-一维搜索方法

% CopyRight@XiaBo % Date:2008.3.20
%% 定义搜索函数fun function f = fun(x) % 这里是一个简单的函数定义, 倘若在一个大型的优化计算中,这个函数一般是和第k 步的迭代点和下降方向有关的 % 是一个关于步长的函数 % x --- 待求步长值 f = x^2-x+2;
.
一维最优化问题:
极值点的必要条件:
f '( x ) 0
3
1. 下单峰函数 定义:设 f ( x ) 是区间 [ a , b ] 上的一元函数,x 是 f ( x ) 在 [ a , b ] 上的极小点,且对任意的 x1 , x2 [ a , b ], x1 x2 , 有 (a)当 x 2 x 时,f ( x1 ) f ( x2 ); (b)当 x1 x 时,f ( x1 ) f ( x2 ) .
cxbx的极小点解出及其的函数值最小的三个点中选择重新标记为左右两点31作业小结各种精确一维搜索算法3233距离最优解远的时候精度太大算法效率低只要求有充分下降即可这种类似与充分足够等描述词汇在与计算相关的描述中要特别在意因为这里的充分已经不再是理论上的要求这里的充分必须与可计算相关到底要多充分就是这里的非精确搜索的准测34armijo是使得下述不等式成立的最小非负整数下有界wolfe准则
2. 若 bk a k , 停止, 且
bk a k . 否则, 2 当 f ( k ) f ( k ) 时,转 3;当 f ( k ) f ( k ) 时,转 4. x
bk 1 bk ,
3. 令 a k 1 k ,
k 1 k ,
k 1 a k 1 0.618(bk 1 a k 1 ), 计算 f ( k 1 ), 令 k : k 1, 转 2。
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加步探索法
#include<iostream>
#include<math.h>
using namespace std;
double fun(double t)
{
return (t*t*t-2*t+1);
}
double max(double a,double b)
{
if(a>b)return a;
else return b;
}
double min(double a,double b)
{
if(a>b)return b;
else return a;
}
double Addstep(double(*pfun)(double t))
{
int k=0;
double t0=0,h=1,r=2,t,a=0,b=0;
t=t0+h;
do{
if(fun(t)<fun(t0)){h=r*h;t0=t;t=t0+h;k++;}
else{if(k=0){h=-h;k++;}
else{a=min(t0,t);b=max(t0,t);return a;return b;}}
}while(a=b);
cout<<" 探索区间为:"<<"["<<min(t0,t)<<","<<max(t0,t)<<"]"<<endl; }
int main()
{
Addstep(fun);
return 0;
}
对分法
#include<iostream>
#include<math.h>
using namespace std;
double fun(double t)
{
return (t*t-3*t);
}
double dfun(double t)
{
return (2*t-3);
}
void Dichotomous(double(*pfun)(double t),double (*pdfun)(double t)) {
int maxflag=1000,k=1;
double a=-3,b=5,c,err=0.1,t;
do
{
c=(a+b)/2;
if(dfun(c)<0){a=c;}
else {if(dfun(c)>0){b=c;}
else{a=c;b=c;}}
k++;
}while(fabs(a-b)>err&&k<maxflag);
if(k>=maxflag)
cout<<endl<<"对分法迭代失败!迭代次数为k="<<k<<endl;
else
{
cout<<endl<<" 对分法迭代成功!迭代次数为k="<<k-1<<endl; cout<<"迭代结果:近似根为root="<<t<<endl;
cout<<" 函数值近似为:f(root)="<<fun(t)<<endl;
}
}
int main()
{
Dichotomous(fun,dfun);
return 0;
}
Newton切线法
#include<iostream>
#include<math.h>
using namespace std;
double fun(double t)
{
return (t*t*t-2*t+1);
}
double dfun(double t)
{
return (3*t*t-2);
}
void NewtonIterative(double(*pfun)(double t),double (*pdfun)(double t)) {
int maxflag=1000,k=1;
double t0=1,err=0.01,t;
do
{
t0=t;
t=t0-pfun(t0)/pdfun(t0);
k++;
}while(fabs(t-t0)>err&&k<maxflag);
if(k>=maxflag)
cout<<endl<<" 牛顿迭代失败!迭代次数为k="<<k<<endl;
else
{
cout<<endl<<" 牛顿迭代成功!迭代次数为k="<<k-1<<endl;
cout<<" 迭代结果:近似根为root="<<t<<endl;
cout<<" 函数值近似为:f(root)="<<fun(t)<<endl;
}
}
int main()
{
NewtonIterative(fun,dfun);
return 0;
}
黄金分割法
#include<iostream>
#include<math.h>
using namespace std;
double fun(double t)
{
return (t*t+2*t);
}
void Goldensection(double(*pfun)(double t))
{
int maxflag=1000,k=1;
double a=-3,b=5,err=0.001,t,t1,t2;
do
{
t1=a+0.618*(b-a);
t2=b-0.618*(b-a);
if(t1=t2){a=t2;b=t1;}
else {if(t1<t2){a=t2;}
else{b=t1;}}
k++;
}while(fabs(a-b)>err&&k<maxflag);
if(k>=maxflag)
cout<<endl<<"黄金分割法迭代失败!迭代次数为k="<<k<<endl; else
{
t=(a+b)/2;
cout<<endl<<" 黄金分割法迭代成功!迭代次数为k="<<k-1<<endl;
cout<<" 迭代结果:近似根为root="<<t<<endl; cout<<" 函数值近似为:f(root)="<<fun(t)<<endl; }
}
int main()
{
Goldensection(fun);
return 0;
}
抛物线插值法
#include<iostream>
#include<math.h>
using namespace std;
double fun(double x)
{
return (8*x*x*x-2*x*x-7*x+3);
}
double max(double a,double b)
{
if(a>b)return a;
else return b;
}
double min(double a,double b)
{
if(a>b)return b;
else return a;
}
void Parainterpolation(double(*pfun)(double x)) {
double a=0,b=2,err=0.001,x=0,x0=1,f,f0;
do
{
x=((x0*x0-b*b)*fun(a)+(b*b-a*a)*fun(x0)+(a*a-x0*x0)*fun(b))/(2*((x0-b)*fun(a)+(b-a)*fun(x0) +(a-x0)*fun(b)));
f0=fun(x0);
f=fun(x);
if(f=f0){a=min(x,x0);b=max(x,x0);x0=(a+b)/2;}
else {
if((fun(x)-f0)*(x-x0)>0)
{
b=max(x,x0);x0=min(x,x0);
}
else
{
a=min(x,x0);x0=max(x,x0);
}
}
}while(fabs(x-x0)>err);
x=(x+x0)/2;
cout<<" 迭代结果:近似根为root="<<x<<endl;
cout<<" 函数值近似为:f(root)="<<fun(x)<<endl;
}
int main()
{
Parainterpolation(fun);
return 0;
}。

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