hooke-jeeves算法matlab

Hooke-Jeeves算法是一种局部搜索算法，用于优化非线性目标函数。该算法通过对当前解进行变动并评估目标函数值，以确定下一步搜索的方向和距离。下面是Hooke-Jeeves算法在MATLAB中的实现简要步骤：

1. 定义目标函数，例如f(x)。
2. 初始化搜索步长和初始解，例如delta和x0。
3. 进入主循环，直到满足终止条件。
4. 在当前解x处，生成各个方向的候选新解，例如x_try = x + delta * e，其中e是单位向量。
5. 评估候选新解的目标函数值，例如f_try = f(x_try)。
6. 判断新解是否更优，如果f_try < f(x)则更新当前解x = x_try，并更新搜索步长delta = delta * 2。
7. 如果新解不更优，则缩小搜索步长delta = delta / 2。
8. 重复步骤4-7，直到达到终止条件，例如目标函数值收敛或达到最大迭代次数。
9. 输出最优解x和目标函数值f(x)。

MATLAB中实现Hooke-Jeeves算法的代码示例如下：

function [x_best, f_best] = hookejeeves(f, x0, delta, max_iter)
    x = x0;
    f_best = f(x);
    
    for iter = 1:max_iter
        x_try = zeros(size(x));
        f_try = zeros(size(x));
        
        for i = 1:length(x)
            e = zeros(size(x));
            e(i) = 1;
            
            x_try(i) = x(i) + delta * e;
            f_try(i) = f(x_try);
            
            if f_try(i) < f_best
                f_best = f_try(i);
                x(i) = x_try(i);
            end
        end
        
        if all(f_try >= f_best)
            delta = delta / 2;
        else
            delta = delta * 2;
        end
    end
    
    x_best = x;
end

这只是Hooke-Jeeves算法的一个简单实现，可能需要根据具体问题进行修改和优化。