matlab bfgs算法

根据提供的引用内容，我们可以了解到BFGS算法是一种拟牛顿算法，是目前最流行、最有效的拟牛顿校正算法之一。而在matlab中，可以使用fminunc函数来实现BFGS算法。具体步骤如下：

1.定义目标函数，例如：

function [f,g] = myfun(x)
f = sin(x(1))*cos(x(2));
g = [cos(x(1))*cos(x(2)); -sin(x(1))*sin(x(2))];

2.使用fminunc函数进行优化，例如：

options = optimoptions('fminunc','Algorithm','quasi-newton');
[x,fval,exitflag,output] = fminunc(@myfun,[1 2],options);

其中，'Algorithm'参数指定了使用的算法，这里设置为'quasi-newton'即可使用BFGS算法进行优化。

3.输出结果，例如：

disp(x) % 输出优化后的变量值
disp(fval) % 输出目标函数的最小值

相关问题

bfgs算法 matlab

BFGS算法是一种在matlab中常用的拟牛顿优化算法。在BFGS算法中，通过近似Hessian矩阵的逆来更新搜索方向，并利用线搜索确定步长。这个算法是由Broyden、Fletcher、Goldfarb和Shanno这四位大佬发明的，因此得名BFGS。

在matlab中实现BFGS算法的步骤如下：
1. 初始化一些参数，包括初始解、Hessian矩阵的逆的估计、停止准则等。
2. 根据当前解计算目标函数的梯度。
3. 根据当前解和梯度计算搜索方向。
4. 利用线搜索确定步长。
5. 根据步长和搜索方向更新解。
6. 根据新的解和旧的解计算梯度变化。
7. 根据梯度变化和搜索方向更新Hessian矩阵的逆的估计。
8. 判断是否满足停止准则，如果满足则结束算法，否则返回步骤2。

这样，通过迭代更新解和Hessian矩阵的逆的估计，最终可以得到优化问题的解。

需要注意的是，在matlab中实现BFGS算法时，常常会使用单位矩阵来代替Hessian矩阵的逆的初值。这是因为单位矩阵在迭代过程中可以很好地逼近真实的Hessian矩阵的逆。

综上所述，BFGS算法是一种常用的拟牛顿优化算法，在matlab中可以通过迭代更新解和Hessian矩阵的逆的估计来求解优化问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [BFGS算法及其matlab实现](https://blog.csdn.net/weixin_42332198/article/details/121236154)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [最优化建模算法理论之BFGS/DFP拟牛顿方法（数学原理及MATLAB实现）](https://blog.csdn.net/weixin_46584887/article/details/117677675)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

BFGS 算法MATLAB

BFGS算法是一种用于优化问题的数值方法。在MATLAB中，可以使用函数fminunc来实现BFGS算法。fminunc函数是MATLAB中的优化工具箱函数，它可以用于求解无约束优化问题。BFGS算法是fminunc函数的默认算法之一。

要使用BFGS算法进行优化，可以按照以下步骤进行操作：
1. 首先，定义一个代表目标函数的函数句柄。这个函数应该输入一个向量作为参数，并返回一个标量作为目标函数的值。
2. 然后，定义一个初始点作为优化的起始点。
3. 最后，调用fminunc函数，并将目标函数句柄和初始点作为输入参数传递给它。可以选择性地指定其他可选参数，例如最大迭代次数、容差等。

示例代码如下：

% 定义目标函数
fun = @(x) x(1)^2 + x(2)^2;
% 定义初始点
x0 = [1, 1];
% 调用fminunc函数进行优化
options = optimoptions('fminunc','Algorithm','quasi-newton');
[x, fval = fminunc(fun, x0, options);

在上述示例中，我们定义了一个简单的目标函数f(x) = x1^2 + x2^2，并将初始点设置为[1, 1]。然后，我们调用fminunc函数，并使用'quasi-newton'算法（即BFGS算法）进行优化。最后，优化结果将存储在x和fval变量中，分别表示优化后的解和优化后的目标函数值。

请注意，BFGS算法是一种迭代算法，它会根据目标函数的梯度信息来更新当前的解。在每次迭代中，BFGS算法会根据当前解的梯度和Hessian矩阵的近似值来计算下一步的搜索方向。通过迭代，BFGS算法逐步优化解，直到满足收敛条件为止。<span class="em">1</span>