用Wolfe准则matlab

Wolfe准则是一种用于求解无约束优化问题的算法，它可以保证每次迭代后目标函数值的下降程度不会太小，同时也可以保证搜索方向的合理性。在Matlab中，可以使用fminunc函数来实现Wolfe准则。

具体来说，需要定义一个目标函数和一个梯度函数，并将它们作为fminunc函数的输入参数。同时，还需要指定Wolfe准则的参数，包括下降因子和曲率条件。以下是一个示例代码：

% 定义目标函数和梯度函数
fun = @(x) x(1)^2 + 2*x(2)^2 - 2*x(1)*x(2) - 4*x(1);
grad = @(x) [2*x(1) - 2*x(2) - 4; 4*x(2) - 2*x(1)];

% 设置Wolfe准则的参数
options = optimoptions('fminunc', 'Algorithm', 'quasi-newton', ...
    'GradObj', 'on', 'Hessian', 'off', ...
    'Display', 'iter', 'MaxIter', 100, ...
    'TolFun', 1e-6, 'TolX', 1e-6, ...
    'LineSearchType', 'wolfe', 'LSBoostIter', 0, ...
    'DerivativeCheck', 'off', ...
    'DiffMaxChange', Inf, 'DiffMinChange', 0, ...
    'OutputFcn', [], ...
    'PlotFcns', []);

% 调用fminunc函数求解最优解
x0 = [0; 0];
[x, fval, exitflag, output] = fminunc(fun, x0, options);
disp(x);

在上述代码中，目标函数为f(x) = x1^2 + 2*x2^2 - 2*x1*x2 - 4*x1，梯度函数为grad(x) = [2*x1 - 2*x2 - 4; 4*x2 - 2*x1]。Wolfe准则的参数通过options变量进行设置，其中LineSearchType指定为'wolfe'，LSBoostIter指定为0，表示不使用加速技巧。