一维搜索步长Python代码
时间: 2024-04-07 12:27:06 浏览: 15
一维搜索步长是一种优化算法,用于在一维空间中寻找函数的最小值或最大值。下面是一个简单的一维搜索步长的Python代码示例:
```python
def one_dimensional_search(function, start, step, max_iterations):
current_x = start
current_value = function(current_x)
iteration = 0
while iteration < max_iterations:
next_x = current_x + step
next_value = function(next_x)
if next_value < current_value:
current_x = next_x
current_value = next_value
else:
step = -step / 2
iteration += 1
return current_x
# 示例函数:f(x) = x^2
def example_function(x):
return x**2
# 使用示例函数进行一维搜索步长
start_x = 1.0
step_size = 0.1
max_iterations = 100
result = one_dimensional_search(example_function, start_x, step_size, max_iterations)
print("最小值点的x坐标:", result)
```
这段代码中,`one_dimensional_search`函数接受一个函数作为参数,该函数表示要进行优化的目标函数。`start`参数表示搜索的起始点,`step`参数表示每次搜索的步长,`max_iterations`参数表示最大迭代次数。
在每次迭代中,代码会计算当前点和下一个点的函数值,并根据函数值的大小决定是否更新当前点。如果下一个点的函数值更小,则将当前点更新为下一个点;否则,将步长减半。最终,函数会返回找到的最小值点的x坐标。