rosenbrock function
时间: 2023-05-01 10:03:03 浏览: 63
罗森布洛克函数(Rosenbrock Function)是一种非凸函数,用于测试优化算法的性能。它以Rosenbrock的名字命名,是离散优化,全局优化的基准测试问题之一。由于其复杂度,被广泛应用于全局最优化领域,特别是非线性规划相关算法的验证和评估。罗森布洛克函数可域收敛至唯一一个最小值点,一般的新进优化算法都可以对它进行优化,并可以度量出算法表现。
相关问题
matlab表示高维高次的rosenbrock函数
在MATLAB中,可以使用以下代码表示高维高次的Rosenbrock函数:
```matlab
function f = rosenbrock(x)
% Rosenbrock function
% x is a vector with n elements
% f is a scalar
n = length(x);
f = 0;
for i = 1:n-1
f = f + 100*(x(i+1) - x(i)^2)^2 + (1 - x(i))^2;
end
end
```
其中,`x` 是一个具有 `n` 个元素的向量, `f` 是一个标量,表示 Rosenbrock 函数的值。这个函数的表达式为:
$f(x_1,x_2,...,x_n)=\sum_{i=1}^{n-1}[100(x_{i+1}-x_i^2)^2+(1-x_i)^2]$
matlab中Rosenbrock 函数
Rosenbrock函数是一个非凸函数,常用于测试优化算法的性能。
其公式为:f(x,y) = (1-x)^2 + 100(y-x^2)^2
在MATLAB中,可以使用以下代码实现Rosenbrock函数的计算:
function z = rosenbrock(x,y)
z = (1-x).^2 + 100.*(y-x.^2).^2;
end
其中,x和y为输入参数,z为函数的输出值。