《无约束优化》PPT课件.ppt
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1、无约束最优化,数学建模与数学实验,实验目的,实验内容,2.掌握用数学软件包求解无约束最优化问题.,1.无约束最优化基本算法.,1.无约束优化基本思想及基本算法.,4.实验作业.,3.用MATLAB求解无约束优化问题.,2.MATLAB优化工具箱简介.,无约束最优化问题,求解无约束最优化问题的的基本思想,*无约束最优化问题的基本算法,返回,标准形式:,求解无约束最优化问题的基本思想,求解的基本思想(以二元函数为例),5,3,1,连续可微,多局部极小,唯一极小(全局极小),搜索过程,最优点(1 1)初始点(-1 1),-1,1,4.00,-0.79,0.58,3.39,-0.53,0.23,2.6
2、0,-0.18,0.00,1.50,0.09,-0.03,0.98,0.37,0.11,0.47,0.59,0.33,0.20,0.80,0.63,0.05,0.95,0.90,0.003,0.99,0.99,1E-4,0.999,0.998,1E-5,0.9997,0.9998,1E-8,返回,无约束优化问题的基本算法,最速下降法是一种最基本的算法,它在最优化方法中占有重要地位.最速下降法的优点是工作量小,存储变量较少,初始点要求不高;缺点是收敛慢,最速下降法适用于寻优过程的前期迭代或作为间插步骤,当接近极值点时,宜选用别种收敛快的算法.,1最速下降法(共轭梯度法)算法步骤:,2牛顿法算法步
3、骤:,如果f是对称正定矩阵A的二次函数,则用牛顿法,经过一次迭代就可达到最优点,如不是二次函数,则牛顿法不能一步达到极值点,但由于这种函数在极值点附近和二次函数很近似,因此牛顿法的收敛速度还是很快的.,牛顿法的收敛速度虽然较快,但要求黑塞矩阵可逆,要计算二阶导数和逆矩阵,就加大了计算机的计算量和存储量.,3拟牛顿法,返回,MATLAB优化工具箱简介,1.MATLAB求解优化问题的主要函数,2.优化函数的输入变量,使用优化函数或优化工具箱中其他优化函数时,输入变量见下表:,3.优化函数的输出变量见下表:,4控制参数选项的设置,(3)MaxIter:允许进行迭代的最大次数,取值为正整数.,选项中常
4、用的几个参数的名称、含义、取值如下:,(1)陈列:显示水平.取值为off时,不显示输出;取值为iter时,显示每次迭代的信息;取值为final时,显示最终结果.默认值为final.,(2)MaxFunEvals:允许进行函数评价的最大次数,取值为正整数.,例:opts=optimset(Display,iter,TolFun,1e-8)该语句创建一个称为选择的优化选项结构,其中显示参数设为iter,TolFun参数设为1e-8.,控制参数选项可以通过函数optimset创建或修改.命令的格式如下:,(1)options=optimset(optimfun)创建一个含有所有参数名,并与优化函数o
5、ptimfun相关的默认值的选项结构.,(2)options=optimset(param1,value1,param2,value2,.)创建一个名称为选项的优化选项参数,其中指定的参数具有指定值,所有未指定的参数取默认值.,(3)options=optimset(oldops,param1,value1,param2,value2,.)创建名称为oldops的参数的拷贝,用指定的参数值修改oldops中相应的参数.,返回,用MATLAB解无约束优化问题,其中等式(3)、(4)、(5)的右边可选用(1)或(2)的等式右边.函数fminbnd的算法基于黄金分割法和二次插值法,它要求目标函数必须
6、是连续函数,并可能只给出局部最优解.,常用格式如下:(1)x=fminbnd(fun,x1,x2)(2)x=fminbnd(fun,x1,x2,options)(3)x,fval=fminbnd()(4)x,fval,exitflag=fminbnd()(5)x,fval,exitflag,output=fminbnd(),MATLAB(wliti1),主程序为wliti1.m:f=2*exp(-x).*sin(x);fplot(f,0,8);%作图语句 xmin,ymin=fminbnd(f,0,8)f1=-2*exp(-x).*sin(x);xmax,ymax=fminbnd(f1,0,8
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