工程优化一维搜索算法C程序实现
第三章 一维搜索法

0
x1 x2
x3
3-1 确定初始区间的进退法
探测初始空间的进退法步骤: 探测初始空间的进退法步骤 (1)给定初始点 x0 ,初始步长 h ,令 x1 = x0 ,记: f1 = f ( x1 ) 给定初始点 初始步长 令 记 (2)产生新的探测点 x2 = x1 + h ,记 f 2 = f ( x2 ) 产生新的探测点 (3)比较函数值 f1 和 f 2 的大小 确定向前或向后探测的策略 比较函数值 的大小,确定向前或向后探测的策略 则加大步长,令 若: f1 > f 2 则加大步长 令 h = 2h ,转(4)向前探测 转 向前探测 (4)产生新的探测点 x3 = x0 + h ,令 f 3 = f ( x3 ) 产生新的探测点 令 (5)比较函数值 f 2 和 f 3 的大小 比较函数值 则调转方向,令 若: f1 < f 2 则调转方向 令 h = − h ,转(4)向后探测 转 向后探测
3-1 确定初始区间的进退法
f (x ) f ( x1 )
f ( x2 )
f ( x1 ) > f ( x2 ) > f ( x3 )
极小点在右端点的
f (x3 ) (x
x
x3 右侧
0
x1
x2 x3
3-1 确定初始区间的进退法
f (x ) f ( x1 ) f ( x2 )
f ( x3 )
f ( x1 ) < f ( x2 ) < f ( x3 )
h=-h;x2=x0+h;f2=f(x2); ; ; ; End
3-2 黄金分割法
一维搜索试探方法的基本思想: 一维搜索试探方法的基本思想:在确定了搜索区间的 前提下,不断缩小搜索区间, 前提下,不断缩小搜索区间,同时保持搜索区间内函数值 “大-小-大”的走势,直到区间的宽度小于预定的精度。 小 大 的走势,直到区间的宽度小于预定的精度。 黄金分割法基本思想: 黄金分割法基本思想 : 在搜索区间内插入两个黄金分 割点,将区间分成三段。利用函数的单谷性质,通过函数值 割点,将区间分成三段。利用函数的单谷性质, 大小的比较,删去其中一段。 大小的比较,删去其中一段。在保留下来的区间上作同样的 处置,如此往复送代,使搜索区间缩小到精度范围内, 处置,如此往复送代,使搜索区间缩小到精度范围内,得到 极小点的近似解。 极小点的近似解。
3.3 一维搜索方法 (一维优化)

并令: h 2h
x3 x 2 h ,求 y3 f ( x3 )
重复上述步骤,直到函数值出现“高-低-高”为止。
4. 若在步骤2中,出现 y1 y 2 (图a虚线),则应作后退运算: 令:h h0 置换:x3 x1 y 3 y1 ; x1 x2 y1 y2 ;x2 x3 y2 y3 再令:h 2h
2 2 2 2 ( x2 x3 ) f1 ( x3 x12 ) f 2 ( x12 x2 ) f 3 b ( x1 x2 )( x2 x3 )( x3 x1 )
教材中,c的表达式缺-号
c
( x3 x2 ) x2 x3 f1 ( x1 x3 ) x1 x3 f 2 ( x2 x1 ) x1 x2 f 3 ( x1 x2 )( x2 x3 )( x3 x1 )
入口
x
(0),ε
X
(1)=x(0)-f/x(0)/f//x(0)
∣f/x(1)∣≤ε 或∣x(1)-x(0)∣≤ε ?
x
(*):=x (1)
x
(0):=x (1)
出口
4 3 2 例: 试用牛顿法求 f ( x) 1 x 2 x 2 x 7 x 8 4 3 值,已知探索区间为[a,b]=[3,4],ε=0.05。
4、牛顿法的特点 优点:收敛速度较快 缺点: 1)计算f’ 、f’’,计算工作量大。 2)用数值微分计算f’ 、f’’时,舍入误差会影响收敛速度。 3)x0与 x不能离太远,否则会发散或收敛于非极小点。 与0.618法比较: 0.618 法:1)收敛慢 2)对函数要求不严格 牛顿法正好相反。
5、牛顿法的框图
x3 x 2 h
3. 若 y 2 y1 ,应作前进运算(图a实线):
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。
工程优化 第三章 一维搜索

例
经 6 次迭代达到
b7 a7 0.111 0.16 满足精度要求,极小点 x [0.168,0.279] . 0.168 0.279 x 0.23 * 2 实际上,最优解 x 0.25 .可取 作为近似最
优解.
第四节 对分法(二分法) 对分法适用对象:单峰函数、连续可导 优点:每迭代一次可去掉区间的二分之一。 如果找到一个区间 [a, b] ,具有性质 (a) 0, (b) 0 ,则在 a, b 之
* * ( x ) 0. ( x ) 间必有 的极小点 x ,且
算法步骤: 已知 a, b 且 a b , (a) 0, (b) 0 及 0 . 1)
c ab 2 ,转 2);
2)若 b a ,转 4);否则,转 3);
3 )计算 (c) . 若 (c) 0 ,转 4 ) ;若 (c) 0 ,则令 a c ,转 1) ;若 (c) 0 ,则令 b c ,转 1) ; * t 4)令 c ,停止迭代. 4 3 2 ( x ) 3 x 16 x 30 x 24 x 8 ,求 ( x) 的极小点. 例 设
第三章 常用一维搜索方法
第一节 一维搜索概述 一、下降迭代算法的基本思想 不失一般性,考虑如下的优化问题
min f ( x)
xS
n f : S R R. 其中
(3.1)
1 x 下降迭代算法的基本思想:给定一个初始点 S ,按照
k k { x } { x 某种迭代规则产生一个点列 ,使得当 } 是有限点列时, k { x 其最后一个点是最优化问题的最优解;当 } 是无穷点列时,
* [ a , b ] ( x ) x 设 在 上是单峰函数,最小点为 .在 (a, b) 内任取
优化 一维搜索

四.一维搜索的分类
1.精确一维搜索 • 二分法,黄金分割法,Fibonacci法(分数法),割线法 成功失败法——不用函数导数的方法 • 牛顿法,插值法(抛物线法,三次插值法)——需要用到 函数导数 2.不精确一维搜索 常用的不精确一维搜索算法包括利用简单准则的后退 方法、经典的Armijo.Goldstein方法、Wolfe-Powell方 法和强Wolfe-Powell方法、以及其后发展起来的利CurryAltman步长律、改进的Curry-Altman步长律、DanilinPshenichuyi步长律、De Leone-G-rippo步长律 Backtracking步长律等的各种方法。
• 有关一维搜索算法的研究历史悠久,研究成果十分丰富。
• 一维搜索既可独立的用于求解单变量最优化问题,同时又 是求解多变量最优化问题常用的手段,虽然求解单变量最 优化问题相对比较简单,但其中也贯穿了求解最优化问题 的基本思想。由于一维搜索的使用频率较高,因此努力提 高求解单变量问题算法的计算效率具有重要的实际意义。
(3)产生新的探测点a3=a1+h,y3=f(a3); (4)比较函数值 y2与y3: (a)如y2<y3, 则初始区间得到; h>0时,[a,b]=[a1,a3];
h<0时,[a,b]=[a3,a1];
(b)如y2>y3, 加大步长 h=2 h ,a1=a2, a2=a3,转(3)继 续探测。
确定初始单谷区间进退法示意图
3)抛物线法也可称作三点二次插值法,其基本思想与下面 要叙述的牛顿法相同,也是用二次函数近似目标函数,并以 其极小点去近似目标函数的极小点,不同之处是牛顿法是利 用目标函数f(x)在x0 处的二阶Taylor展式来逼近f(x),而抛 x 物线法则是利用目标函数f(x)在三个点x0 , x1 , 2 处的函数 值构造一个二次函数作为其近似。一般地,抛物线法并不能 保证算法一定收敛,迭代过程中有可能会出现相邻迭代点xk , xk 1 充分接近,且 xk 1 ,并非函数近似极小点的退化隋况。
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

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
04工程优化 第3章-2常用一维搜索牛顿法

解: f '( x) 4 x3 12 x 2 12 x 16, f ''( x) 12 x 2 24 x 12,
f '( x0 ) f '(6) 89 x1 x0 6 6 4.75 f ''( x0 ) f ''(6) 69
f '( x1 ) f '(4.75) 84.94 102 , 继续迭代; f '( x1 ) x2 x1 f ''( x1 ) f '(4.75) 84.94 4.75 =4.75 =4.163 f ''(4.75) 144.75 f '( x2 ) f '(4.163) 14.666 102 , 继续迭代;
3.若 x2 x ,则迭代结束,取 x* x ,否则在点
x1 , x2 , x3 , x 中,选取使f (x) 最小的点作为新的x2,并使新的
x 1 , x3各是新的x2近旁的左右两点,继续进行迭代,直到满 足终止准则。
例
用二次插值法求函数f(x)=3x3-4x+2的极小点, 给定 x0=0, h=1, ε=0.2。
应继续迭代。
(2) 在新区间,相邻三点及其函数值: x1=0, x2=0.555, x3=1;
根据公式计算差值多项式的极小点 f1=2, f2=0.292, f3=1.
1 c1 x a1 / 2a2 ( x1 x3 ), f1 f 2 2 c2 c1 f1 f 3 x1 x2 c1 , c2 x1 x3 x2 x3
Newton法----算例
f '( x2 ) x3 x2 f ''( x2 )
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;}。
机械优化实验报告

一、实验目的本次实验旨在加深对机械优化设计方法的基本理论和算法步骤的理解,培养学生独立编制、调试计算机程序的能力,并掌握常用优化方法程序的使用方法。
通过实验,学生能够灵活运用优化设计方法解决工程实际问题。
二、实验内容本次实验主要涉及以下内容:1. 优化方法的基本原理2. 编程实现优化方法3. 优化方法的实际应用三、实验步骤1. 黄金分割法(1)基本原理黄金分割法是一种在给定初始区间内搜索极小点的一维搜索方法。
其基本原理是:在区间内取两个点,根据函数值的比较,将区间分为三段,保留包含极小值的段,再进行相同的操作,逐步缩小搜索区间。
(2)编程实现根据黄金分割法的基本原理,编写相应的C语言程序,实现一维搜索。
```c#include <stdio.h>#include <math.h>double f(double x) {// 定义目标函数return x x - 4 x + 4;}double golden_section_search(double a, double b, double tol) {double r = 0.618;double a1 = a + r (b - a); double a2 = b - r (b - a); double fa1 = f(a1);double fa2 = f(a2);while (fabs(b - a) > tol) { if (fa1 > fa2) {a = a1;a1 = a2;a2 = b - r (b - a); fa1 = fa2;fa2 = f(a2);} else {b = a2;a2 = a1;a1 = a + r (b - a); fa2 = fa1;fa1 = f(a1);}}return (a + b) / 2;}int main() {double x_min = golden_section_search(a, b, tol);printf("Optimal solution: x = %f\n", x_min);return 0;}```(3)结果分析通过运行程序,可以得到最优解 x = 2.000000,目标函数值为 f(x) = 0。
一维搜索算法(一)

项目一 一维搜索算法(一)[实验目的]编写进退法、对分法、Newton 法的程序。
[实验学时]2学时[实验环境]Matlab 或VC++6.0[实验目的]1.掌握一维收搜索中搜索区间的进退法的思想及迭代步骤;2.掌握0.618法的思想及迭代步骤;3.掌握Fibonaci 法的思想及迭代步骤。
[实验内容及步骤]编程解决以下问题:1.用进退法确定一维最优化问题12)(min 30+-=≥t t t t ϕ的搜索区间,要求选取2,1,000===αh t .2.用0.618法求解12)(min 3+-=t t t ϕ,已知初始单谷区间]1,0[],[=b a ,要求精度01.0=ε.3.用Fibonaci 法求解12)(min 3+-=t t t ϕ,已知初始单谷区间]1,0[],[=b a ,要求精度01.0=ε.[实验教案]例1 设f(x)=x^2-2*x+4 ,试用进退法确定初始搜索区间。
#include <iostream>using namespace std;float f(float x){ return (x*x-2*x+4); }void main(){ int k=0;float a0,h,t,aerfa,a1,a,b;cout<<"初始数据为: ";cout<<"初始点a0="; cin>>a0;cout<<"\t\t始步长h="; cin>>h;cout<<"\t\t加倍系数t="; cin>>t;do{ a1=a0+h;if(f(a1)<f(a0)){ h=t*h;aerfa=a0;a0=a1;k++; }else{if(k==0){ h=-h;aerfa=a1; }else{ if(aerfa<a1){ a=aerfa;b=a1; }else{ a=a1;b=aerfa; }break;}}}while(1);cout<<"搜索区间为[a,b]="<<a<<","<<b<<endl;}运行情况如下:1)初始数据为: 初始点a0=0始步长h=0.05加倍系数t=2搜索区间为[a,b]=0.35,1.552)初始数据为: 初始点a0=-1始步长h=0.01加倍系数t=5搜索区间为[a,b]=-0.69,6.81例2 用0.618法求f(x)=8x^3-2*x^2-7*x+3 的局部最优解.允许误差ε=0.0001 ,初始点设区间为[0,1].#include <iostream>using namespace std;float f(float x){ return (8*x*x*x-2*x*x-7*x+3); }void main(){int k=0;float a=0,b=1,c,d,delta=0.001,x;c=a+0.382*(b-a);d=a+0.618*(b-a);do{if(f(c)>f(d)){if(b-c<=delta){ x=d;break; }else{ a=c;c=d;d=a+0.618*(b-a); }}else{if(d-a<=delta){ x=c;break; }else{ b=d;d=c;c=a+0.382*(b-a); }}}while(1);cout<<"该问题的最优解为"<<x<<",最优值为"<<f(x)<<endl;}运行情况如下:该问题的最优解为0.629809,最优值为-0.203425[例题3] 用Fabonaci 法求f(x)=8x^3-2*x^2-7*x+3 的局部最优解.允许误差ε=0.0001 ,初始点设区间为[0,1].#include <iostream>using namespace std;double f(double x);double Fibonacci(int n);int count_n(double a,double b,double delta);double f(double x) //求32()8273f x x x x =--+{ return (8*x*x*x-2*x*x-7*x+3); }double Fibonacci(int n) //求n F{ if(n==0||n==1)return 1;else return (Fibonacci(n-1)+Fibonacci(n-2));}int count_n(double a,double b,double delta) //求使得11n b a F δ-≥的n{ int n=1;double y=(b-a)/delta;while(Fibonacci(n)<y)n++;return n;}void main(){ int n,k;double a=0,b=1delta=0.0001,c,d,;n=count_n(a,b,delta);for(k=1;k<n;k++){c=a+Fibonacci(n-k-1)/Fibonacci(n-k+1)*(b-a);d=a+Fibonacci(n-k)/Fibonacci(n-k+1)*(b-a);if(f(c)>f(d))a=c;elseb=d;}cout<<"该问题的最优解为"<<(b+a)/2<<",最优值为"<<f((b+a)/2)<<endl;}。
一维搜索方法

一维搜索方法1104122107张格1.进退法求f(x)=x*x-2*x+1的最小值,精度为0.000005. #include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <math.h>#define M 0.1#define E 0.000005float f(float x){float y=x*x-2*x+1;return(y);}float Abs(float x){return x>0?x:-x;}search(float *p1,float*p2){float h;float x1=0.1,x2;int n=0;h=M;x2=x1+h;do{printf("x1 equals %f",x1);printf("x2 equals %f",x2);printf("h equals %f\n",h);if(f(x2)<f(x1)){h=2*h;x1=x2;x2=x2+h;}else{h= - (h/2);x2=x1+h;}n=n+1;}while(Abs(h)>E);*p1=x1;*p2=x2;return(n);}main(){float a,b,min;int n;n=search(&a,&b);printf("The steps needed are %d\n",n); min=f(b);printf("The min point is (%f,%f)\n",a,f(a)); getch();}程序运行结果如下:2.黄金分割法求f(x)=2*x*x-x-1的最小值,初始区间为[-1,1],精度为0.000005. #include <stdio.h>#include <math.h>#define M 0.1#define E 0.000005float f(float x){float y=2*x*x-x-1;return(y);}gold(float *p){float a=-1,b=1,x1,x2;int n=0;do{x1=a+0.382*(b-a);printf("x1 equals %f",x1);x2=a+0.618*(b-a);printf("x2 equals %f\n",x2);n=n+1;if(f(x1)>f(x2)) a=x1;else b=x2;}while((b-a)>E);*p=(x1+x2)/2;return(n);}main(){float x,min;int n;n=gold(&x);printf("The steps needed are %d\n",n);printf("The min point is (%f,%f)\n",x,f(x));getch();}程序运行结果如下:3.二分法求y=3*x*x*x*x-16*x*x*x+30*x*x-24*x+8的极小点,精度为0.01。
03工程优化 第3章-1常用一维搜索

k 要满足
f ( xk k d k ) f ( xk ) k gk T d k ,
f ( xk k d k ) f ( xk ) (1 )k gkT d k ,
其中
1 0 . 2
常用的一维搜索方法
• 非精确的一维搜索:通过计算少量的函数值,得到一步长
第3章 常用的一维搜索方法
n元函数 f : D Rn R
求解无约束优化问题 min f ( x ) n
x R
定理(必要条件) 设 f : D Rn R (1) x 为D的一个内点; (2) f ( x ) 在 x 可微; (3) x 为 f ( x ) 的极值点; 则 f x 0 。 定理(充分条件)
迭代法的基本思想
首先给定一个初始估计 x 为了求函数f(x)的最优解, 然后按某种规划(即算法)找出比
0
x0更好的解 x1,f ( x1 ) f ( x0 ) 1 2 再按此种规则找出比 x 更好的解 x ,
*
k 如此即可得到一个解的序列 {x },
若这个解序列有极限 x , lim x k x* 0, 则称它收敛于x*。
k
若算法是有效的,则它产生的解序列收敛于该问题的最优解。 计算机只能进行有限次迭代,一般很难得到准确解,而只能得 到近似解。当达到满足的精度要求后,即可停止迭代。
迭代法的终止条件
停止迭代时要满足的条件称为终止条件。 理想的终止条件是
f ( x) f ( x*) ,
或者
x x * .
(b) 终止条件 循 环 (c) 迭代格式
判断当前点是否满 足终止条件 否
最优解
最优化方法-一维搜索法

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.
第二部分:03第三章 一维搜索方法

一、一维搜索的基本思想
选定初始点1,初始步长h0。计算函数值y1=f(1)和 y2=f(1+ h0),比较y1和y2,可分三种情况:
y1>y2,则极小点*必在1右方,作正向搜索寻求第三点。 y1<y2,则极小点*必在1+h0左方,作反向搜索寻第三点。 y1=y2,则极小点*必在1和1+h0之间,则为“高-低-高” 形态,找到初始单峰区间为[1 , 1+h0]
y 2 y1
1
y3
3
h0
O
22 2 1 1 1
h0
2013年9月22日星期日8时42分35秒
2013年9月22日星期日8时42分36秒
8
第 2 部分:优化设计
第三章 一维搜索方法
y
y3
y1 y1 2 y2
y 2 y y3 3
第 2 部分:优化设计
第三章 一维搜索方法
昆明理工大学机电工程学院
一、一维搜索的基本思想
一维最优化搜索是要在单峰区间求单峰函数的极小 点,通常分两步进行: 确定一个最小值所在的区间; 求出该区间内的最优步长因子k值。 确定搜索区间的外推法 在一维搜索时,假设函数f()具有单谷性,即在所考 虑的区间内部,函数f()有唯一得极小点*。为了确定 极小点*所在得区间[a, b],应使函数f()在[a, b]区间形 f() 成“高-低-高”趋势。 对于一般情况,分正向 搜索和反向搜索的外推法。
*
b
5
2013年9月22日星期日8时42分35秒
1
2013/9/24
第 2 部分:优化设计
第三章 一维搜索方法
第 2 部分:优化设计
工程优化方法及应用 第三章(8学时)

u步长因子的求法(一维搜索算法) (本章重点介绍)
一维搜索算法的基本思想
现假定已经迭代到点
15 10 25
且已知搜
索方向 (后面章节重点讲)
Page 3
x*
dk
xk+1
现在问题:如何确定步长因子 ?
xk
u若 是一局部极小点,则从 出发沿任何方向移动,都不
能使目标函数值下降。
u若从 出发至少存在一个方向 可使目标函数值有所下降,
单峰函数:两头高中间低的三点可确定搜索区间。
Page 11
定理(单峰函数的消去性质):设 f(x) 是区间[a,b]上的单峰函数, x*∈[a,b]是其极小点, a<x1 <x2<b,那么比较 f(x1) 与 f(x2),可得 如下结论:
(I) 若f(x1)≥f(x2),x*∈[x1,b]
f(x)
则称 f(x) 为[a, b]上的单峰函数。
单峰函数:极小点左边严格下降,极小点右边严格上升。
Page 10
f(x)
f(x)
f(x)
f(x)
a
b xa
ab
x
a
b
x
b
x
连续单峰函数
不连续单峰函数 非单峰函数离散单峰函数
注:根据单峰函数的定义不难知道,对于任意三点
有
,则区间
包含 f(x) 的最小值点。
f(x1) -0.0821 0.1612 -0.0821 -0.0268 -0.0821 -0.0881
f(x2) 0.4126 -0.0821 -0.0468 -0.0821 -0.0881 -0.0683
[a,b] [0,1.236] [0.472,1.236] [0.472,0.944] [0.652,0.944] [0.764,0.944] [0.764,0.906]
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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"); }
8 D.S.C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 x0=0,x1,x2,x3,y0,y1,y2,y3,h=1,num,den; time_t start,end; start=clock(); l:y0=F(x0); x1=x0+h; y1=F(x1); if(y0<y1){ h=-h; x1=x0+h; y1=F(x1); } while(y1<y0){ x0=x1; y0=F(x0); x1=x0+h; y1=F(x1); h=h+h;
3 平分法
#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 f(x) 9*x*x-4 int main(void){ double a=0,b=2,c,e; double y,result; time_t start,end; start=clock(); e=b-a; c=(a+b)/2; while(e>0.2){ y=f(c); if(y==0){ goto l; } else if(y>0){ b=c; e=b-a; c=(a+b)/2; } else{ a=c; e=b-a; c=(a+b)/2; } } result=F(c); l:printf("%.3f,%.3f\n",c,result); end=clock(); printf("the time is %.3fm\n",(double(end-start))/CLOCKS_PER_SEC); system("pause"); }
6 简化的抛物线法
#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; double num,den; time_t start,end; start=clock(); x1=0; x2=1; x3=2; y1=F(x1); y2=F(x2); y3=F(x3); num=(y3-y1)/(x3-x1); den=((y2-y1)/(x2-x1)-num)/(x2-x3); x=0.5*(x1+x3-num/den); y=F(x); while(abs(y-y2)>0.2){ if(x>x2){ x1=x2; x2=x; y1=y2; y2=y; } else if(x<x2){ x3=x2; x2=x; y3=y2; y2=y; } num=(y3-y1)/(x3-x1); den=((y2-y1)/(x2-x1)-num)/(x2-x3); x=0.5*(x1+x3-num/den); y=F(x); } printf("%.3f,%.3f\n",x,y); end=clock(); printf("the time is %.3fm\n",(double(end-start))/CLOCKS_PER_SEC); system("pause"); }
Hale Waihona Puke 1 成功失败法#include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<math.h> #include<time.h> #define F(x) 3*x*x*x-4*x+2 int main(void){ double h=1.0,e=0.2,x=0; double y1,y2,minx,t; time_t start,end; start=clock(); y1=F(x); t=x+h; y2=F(t); l:while(y1>y2){ printf("%.3f,%.3f;%.3f,%.3f;\n",x,y1,x+h,y2); x=x+h; y1=y2; h=2*h; t=x+h; y2=F(t); } if(abs(h)<=e){ minx=x; } else{ h=-h/4; t=x+h; y2=F(t); goto l; } printf("%.3f\n",minx); end=clock(); printf("It takes %.3fm.",(double(end-start))/CLOCKS_PER_SEC); system("pause"); }
2 0.618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 e,a=0,b=2; double x1,x2,y1,y2,minx,miny; time_t start,end; start=clock(); x1=a+0.382*(b-a); x2=a+0.618*(b-a); y1=F(x1); y2=F(x2); e=b-a; while(e>0.2){ if(y1<y2){ b=x2; y2=y1; x2=x1; x1=a+0.382*(b-a); y1=F(x1); } else{ a=x1; x1=x2; y1=y2; x2=a+0.618*(b-a); y2=F(x2); } e=b-a; } minx=(a+b)/2; miny=F(minx); printf("%.3f,%.3f\n",minx,miny); end=clock(); printf("the time is %.3f",(double(end-start))/CLOCKS_PER_SEC); system("pause"); }
} h=h/2; x3=x1; x2=x3-h; x1=x0; x0=x1-h; y3=F(x3); y2=F(x2); y1=F(x1); y0=F(x0); if(y1>y2){ num=(y1-y3)*h; den=2*(y1-2*y2+y3); x0=x2+num/den; if(abs((y1-y3)/y1)>0.1){ h=h/4; goto l; } } else{ num=(y0-y2)*h; den=2*(y0-2*y1+y2); x0=x1+num/den; if(abs((y0-y2)/y0)>0.1){ h=h/4; goto l; } } printf("%.3f,%.3f\n",x0,F(x0)); end=clock(); printf("the time is %.3fm\n",double(end-start)/CLOCKS_PER_SEC); system("pause"); }