matlab实现0.618

在Matlab中实现0.618法可以按照以下步骤进行：
1. 初始化端点向量a、b、c、d和迭代指针kk。
2. 计算插值点对应的数值项p_1和p_r。
3. 构造迭代，缩小区间，直到满足停止条件。
4. 计算最终的极小值点alpha和极小值f_min。

具体的Matlab代码如下：

% 构造初始端点向量
a = % 输入初始值
b = % 输入结束值

% 构造迭代指针和初始值
kk = 1;
a(kk) = a;
b(kk) = b;
c(kk) = a(kk) + 0.382 * (b(kk) - a(kk));
d(kk) = a(kk) + 0.618 * (b(kk) - a(kk));

% 计算初始插值点对应的数值项
p_1(kk) = (c(kk) - 203)^2 - 3;
p_r(kk) = (d(kk) - 203)^2 - 3;

% 迭代缩小区间
e = 10^-3; % 停止条件
while (b(kk) - a(kk)) > e
    if p_1(kk) < p_r(kk)
        kk = kk + 1;
        a(kk) = a(kk-1);
        b(kk) = d(kk-1);
        d(kk) = c(kk-1);
        p_r(kk) = p_1(kk-1);
        c(kk) = a(kk) + 0.382 * (b(kk) - a(kk));
        p_1(kk) = (c(kk) - 203)^2 - 3;
    end
    if p_1(kk) >= p_r(kk)
        kk = kk + 1;
        a(kk) = c(kk-1);
        b(kk) = b(kk-1);
        c(kk) = d(kk-1);
        p_1(kk) = p_r(kk-1);
        d(kk) = a(kk) + 0.618 * (b(kk) - a(kk));
        p_r(kk) = (d(kk) - 203)^2 - 3;
    end
end

% 计算极小值点和极小值
alpha = (c(kk) + d(kk)) / 2;
f_min = (p_r(kk-1) + p_1(kk-1)) / 2;

% 输出结果
disp(['极小值点 alpha = ' num2str(alpha)]);
disp(['极小值 f_min = ' num2str(f_min)]);