一、不精确一维线搜索-采用Wolfe-Powell准则

要求的四个算法中，三个需要用到一维线搜索，实际算法中往往采用不精确搜索，题目要求采用Wolfe-Powell准则，这个准则就是，给定c1，c2两个常数，要求λ满足两个方程（大工的教材有P170）也就是我下面画的框图的两个判断条件，下面的流程图我是采用书上的直接法画的，通过看这个图，就可以开始编写我们的函数了。

可以看出，输入：初始点，方向，目标函数，目标函数梯度

常数：c1，c2，β1，β2，a，b

输出：λ

所以我们就可以写出采用Wolfe-Powell准则搜素λ的代码，用MATLAB实现

%这是题目的目标函数
function f = fun(x)
f = 10*(x(1)-1)^2 + (x(2)+1)^4;
end%这是题目目标函数的梯度，手算比计算机求导运行速度要快
function g = gradient(x)g = zeros(1,2); g(1)=20*(x(1)-1); g(2) = 4*(x(2)+1)^3;
end %wolfe-powell实现函数
%xk为起始点坐标，dk为搜索方向
function lamda = wolfe_powell(xk,dk)%对基本常数进行设置
c1 = 0.1;c2=0.5;
a = 0; b =Inf;
beita1 = 2;
beita2 = 1/2;
lamda = 1;%进入循环体
while(1)%判断是否符合条件1if ~(fun(xk+lamda*dk)-fun(xk) <= c1*lamda*gradient(xk)*dk)b = lamda;lamda = (lamda + a)*beita2continue;end
%判断是否符合条件2if ~(gradient(xk+lamda*dk)*dk >= c2*gradient(xk)*dk)a = lamda;lamda = min([beita1*lamda,(b+lamda)*beita2]);continue;endbreak;
end
end

二、最速下降法

书上有现成的流程图，我就不画了

可以看出输入：精度ε，初始点x0

输出：最优解xk

写出代码如下

function start_zuisu(x0,eps) gk = gradient(x0);%目标函数梯度res = norm(gk);%梯度模长k = 0; while (res > eps && k < 2000)  %循环条件&&防止死循环，最多算2000次fprintf('The %d-th iteration, the residual is %f\n',k,res); %记录迭代次数fprintf('x=[%f,%f],min(f):%f\n',x0(1),x0(2),fun(x0));fprintf('**********************************************\n');dk = (-gk).'; %需要转置lamda1 = wolfe_powell(x0,dk);%调用上面的一维搜索函数x0 = x0 + lamda1*dk;gk = gradient(x0);res = norm(gk);k = k+1;endfprintf('The %d-th iteration, the residual is %f\n',k,res); fprintf('x=[%f,%f],min(f):%f\n',x0(1),x0(2),fun(x0));
end

三、实现效果

将上面代码写在一起，并且加上题目起始点与误差，即可得到结果，附上整体代码

x = [0;0];%起始点
eps = 0.0001;%精度
start_zuisu(x,eps);%下面是上面写过的函数了function f = fun(x)
f = 10*(x(1)-1)^2 + (x(2)+1)^4;
endfunction g = gradient(x)g = zeros(1,2); g(1)=20*(x(1)-1); g(2) = 4*(x(2)+1)^3;
end function lamda = wolfe_powell(xk,dk)
c1 = 0.1;c2=0.5;
a = 0; b =Inf;
beita1 = 2;
beita2 = 1/2;
lamda = 1;
while(1)if ~(fun(xk+lamda*dk)-fun(xk) <= c1*lamda*gradient(xk)*dk)b = lamda;lamda = (lamda + a)*beita2;continue;endif ~(gradient(xk+lamda*dk)*dk >= c2*gradient(xk)*dk)a = lamda;lamda = min([beita1*lamda,(b+lamda)*beita2]);continue;endbreak;
end
endfunction start_zuisu(x0,eps) gk = gradient(x0);res = norm(gk);k = 0; while (res > eps && k <=2000)  fprintf('The %d-th iteration, the residual is %f\n',k,res); fprintf('x=[%f,%f],min(f):%f\n',x0(1),x0(2),fun(x0));fprintf('**********************************************\n');dk = (-gk).';lamda1 = wolfe_powell(x0,dk);x0 = x0 + lamda1*dk;gk = gradient(x0);res = norm(gk);k = k+1;endfprintf('The %d-th iteration, the residual is %f\n',k,res); fprintf('x=[%f,%f],min(f):%f\n',x0(1),x0(2),fun(x0));
end

后面的方法大同小异，后续更新。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

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大连理工大学 2021年最优化方法大作业（1）

文章目录

一、不精确一维线搜索-采用Wolfe-Powell准则

二、最速下降法

三、实现效果

大连理工大学 2021年最优化方法大作业（1）相关推荐

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