最速下降法matlab画图
时间: 2023-10-16 10:07:12 浏览: 90
最速下降法是一种求解无约束优化问题的常用方法,可以用于求解函数的最小值。在 MATLAB 中,可以使用 fminunc 函数实现最速下降法。具体步骤如下:
1. 定义目标函数
2. 定义初始点
3. 设置最速下降法参数
4. 调用 fminunc 函数求解
下面是一个简单的例子:
```matlab
% 定义目标函数
f = @(x) x(1)^2 + 2*x(2)^2 - 2*x(1)*x(2) - 4*x(2);
% 定义初始点
x0 = [0, 0];
% 设置最速下降法参数
options = optimoptions('fminunc', 'Display', 'iter', 'Algorithm', 'quasi-newton', 'MaxIterations', 100);
% 调用 fminunc 函数求解
[x, fval] = fminunc(f, x0, options);
```
其中,'Display' 参数用于控制输出信息的详细程度,'Algorithm' 参数用于选择算法,'MaxIterations' 参数用于设置最大迭代次数。
相关问题
最速下降算法matlab
最速下降法是一种求解无约束优化问题的迭代算法,其基本思想是在当前点处沿着当前点的梯度方向进行搜索,以便找到函数值下降最快的方向,并以此方向作为搜索方向。在MATLAB中,可以使用matlabFunction函数将符号表达式转换为MATLAB函数,从而实现最速下降算法的求解。
以下是最速下降算法的MATLAB代码示例:
```matlab
syms x1 x2;
f = 100*(x2-x1^2)^2 + (1-x1)^2; % 定义目标函数
grad = gradient(f, [x1, x2]); % 计算梯度向量
x0 = [0, 0]; % 初始点
tol = 1e-6; % 精度要求
max_iter = 1000; % 最大迭代次数
alpha = 0.1; % 步长
for k = 1:max_iter
gk = double(subs(grad, [x1, x2], x0)); % 计算梯度向量
dk = -gk; % 搜索方向
x1k = x0(1) + alpha*dk(1); % 更新x1
x2k = x0(2) + alpha*dk(2); % 更新x2
xk = [x1k, x2k];
if norm(xk-x0) < tol % 判断是否满足精度要求
break;
end
x0 = xk; % 更新当前点
end
disp(['最优解为:[', num2str(xk(1)), ', ', num2str(xk(2)), ']']);
disp(['最优值为:', num2str(double(subs(f, [x1, x2], xk)))]);
```
最速下降法matlab程序框图
是最速下降法matlab程序框图的步骤:
```matlab
% 最速下降法matlab程序框图
% 输入:目标函数f,梯度函数g,初始点x0,精度tol
% 输出:最优解x,最优解对应的函数值f(x)
function [x, fval] = steepestDescent(f, g, x0, tol)
% 初始化
x = x0;
fval = f(x);
gval = g(x);
k = 0;
% 迭代
while norm(gval) > tol
% 计算搜索方向
d = -gval;
% 确定步长
alpha = backtracking(f, g, x, d);
% 更新x
x = x + alpha * d;
% 更新fval和gval
fval = f(x);
gval = g(x);
k = k + 1;
end
end
```
其中,backtracking函数是最速下降法中的一种确定步长的方法,其实现如下:
```matlab
% 最速下降法中的backtracking函数
% 输入:目标函数f,梯度函数g,当前点x,搜索方向d
% 输出:步长alpha
function alpha = backtracking(f, g, x, d)
% 初始化
alpha = 1;
rho = 0.5;
c = 0.1;
% 迭代
while f(x + alpha * d) > f(x) + c * alpha * g' * d
alpha = rho * alpha;
end
end
```