0.618法和二分法的MATLAB程序及实验比较最优化_第1页
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文档简介

1、最优化实验报告一学号：1186320姓名：一、实验目的1. 能够对具体的问题用适合的最优化方法进行求解。2. 对同一个问题用不同的进行求解并比较优劣。二、实验方法利用MATLAB软件，用0.618法和二分法求解问题。三、实验题目书本p271. 求解minf(x)=x9-x-1.初始区间为-1,1，区间精度为0.05.2. 求minf(x)=xA3-2x+1的近似解，初始搜索区间为0,3，区间精度为0.15.3. minf(x)=xA3-3*x+1,初始区间为0,1,区间精度为0.104. minf(x)=xA4+2*x+4;初始区间为0,2，区间精度为0.055. minf(x)=3*xA4-

2、4*xA3+12*xA2,初始区间为卜1,2,区间精度为0.02四、解答结果0.618法0.501650.81150.96560.7902-4.5310e-004二分法0.53130.84380.93750.7813-0.0039迭代次数0.618法986912二分法65468用时0.618法0.0321520.0121830.0117110.0063970.019052二分法0.1807710.16831901539240.1897400.311732从中可以看出在相冋的精度下0.618法的迭代次数要比二分法的多，计算结果比较准确，而且计算的用时比二分法的少。此外程序的运行时间与电脑的负载有

3、一定的联系。在进行比较复杂的运算时，电脑空闲空间大，就能更快的输出结果。五、实验程序1.用0.618程序functions,phis,k,G,E=golds(phi,a,b,delta,epsilon)t=(sqrt(5)-1)/2;h=b-a;phia=feval(phi,a);phib=feval(phi,b);p=a+(1-t)*h;q=a+t*h;phip=feval(phi,p);phiq=feval(phi,q);k=1;G(k,:)=a,p,q,b;while(abs(phib-phia)epsilon)|(hdelta)if(phipphiq)b=q;phib=phiq;q=p

4、;phiq=phip;h=b-a;p=a+(1-t)*h;phip=feval(phi,p);elsea=p;phia=phip;p=q;phip=phiq;h=b-a;q=a+t*h;phiq=feval(phi,q);endk=k+1;G(k,:)=a,p,q,b;endds=abs(b-a);dphi=abs(phib-phia);if(phipepsilon)|(hdelta)if(dphip*dphib0)b=p;phib=phip;elsea=p;phia=phip;endh=0.5*(b-a);p=a+h;phip=feval(phi,p);dphip=subs(fdiff,p);dphia=subs(fdiff,a);dphib=subs(fdiff,b);s=p;k=k+1;G(k

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