最优化方法课程实验报告 下载本文

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2.用Newton法求

2minf(X)?60?10x1?4x2?x12?x2?x1x2,

0]T,??0.01. 初始点X0?[0,

Newton法的计算步骤 (1)给定初始点x(2)若

(0),及精度??0,令k?0;

,停止,极小点为x(k),否则转步骤(3);

?1?1?f(X(k))??2(k)(k)(k)(k)?????f(X)s??H(X)?f(X)?,令??(3)计算?;

令x

(k?1)?x(k)?s(k),k?k?1,转步骤(2)。

程序清单

Newton法程序见附录7

实验结果 运行结果为:

3.用修正Newton求

minf(X)?4(x1?1)2?2(x2?1)2?x1?x2?10,

TX?[0,0],??0.01. 0初始点

修正Newton的计算步骤

(0)x(1)给定初始点,及精度??0,令k?0;

(2)若

?f(X(k))??,停止,极小点为x(k),否则转步骤(3);

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?1?12(k)(k)(k)(k)?????f(X)s??H(X)?f(X)?,令??(3)计算?;

(k)(4)用一维搜索法求?,使得f(X??k()Sk()?)minf(Xk?(?)??0Sk,)令

X(k?1)?X(k)??(k)S(k),k?k?1,转步骤(2)。

程序清单

修正Newton程序见附录8

实验结果

运行结果为:

项目四 常用无约束最优化方法(二)

实验目的

编写共轭梯度法、变尺度法(DFP法和BFGS法)程序。

实验准备

1.掌握共轭方向法的思路及迭代过程;

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2.掌握共轭梯度法的思想及迭代步骤; 3.掌握DFP法和BFGS法的思想及迭代步骤。

实验内容及步骤

编程解决以下问题:

22X0?[1,1]Tmin(x?4x)121. 用共轭梯度法求得,取初始点,??0.01.

共轭梯度法算法步骤

(1) 给定初始点x(0),及精度??0;

(2) 若?f(x(0))??,停止,极小值点为x(0),否则转步骤(3); (3) 取p(0)???f(x(0)),且置k?0;

t?0(k)(k)(4) 用一维搜索法求tk,使得f(x?ktp)?minf?k())x?tkp令,?(,

x(k?1)?x(k)?tkp(k),转步骤5;

(5) 若?f(x(k?1))??,停止,极小值点为x(k?1),否则转步骤(6); (6) 若k?1?n,令x(0)?x(n),转步骤(3),否则转步骤(7);

(k?1)???f(x(k?1))??kp(k),?k?(7) 令p?f(x(k?1)(k))22?f(x),置k?k?1,转步骤

(4)。

程序清单

共轭梯度法程序见附录9

实验结果

运行结果为:

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22minf(X)?2x?x12?x1x2,自定初始点,??0.01. 2. 用共轭梯度法求

程序清单

共轭梯度法程序见附录9

实验结果

运行结果为:

22minf(X)?4(x?5)?(x?6)X0?[8,9]T,??0.01123.用DFP法求,初始点.

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