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用matlab编程实现最优控制理论中的共轭梯度法。程序运行没有错误。

代码片段和文件信息
format long;
flag=1;
n=2;
X0=[2;2]%设定x初值为(22)
while flag==1
syms x1 x2 rr
%f=100*(x2-x1^2)^2+(1-x1)^2
f=x1^2+2*x2^2-4*x1-2*x1*x2
%f=(x1-1)^4+x2^2
%f=2*x1^2+x2^2-4*x1+2
df(11)=diff(fx1) %取函数的梯度(df(11)df(21))
df(21)=diff(fx2)
gg1=gradient(X0df) %将求得的梯度向量值存入gg1中
ex1=sqrt(gg1(11)^2+gg1(21)^2) %求得梯度下降模值存入变量ex1
ss1=-gg1
k=0 %迭代次数
while 1
syms x1 x2 rr
x1=X0(11)+rr*ss1(11) %将x1x2变为一维搜索极小点变量rr的函数
x2=X0(21)+rr*ss1(21)
flamda=eval(f) %求得rr的函数,便于进行一维搜索
rr=partition(flamda) %用黄金分割法求得精确以为搜索的rr值
X0(11)=eval(x1) %重新给变量x1x2赋值,以便进行下一次循环;
X0(21)=eval(x2)
x1=X0(11)
x2=X0(21)
eval(f)
f
gg2=gradient(X0df) %将求得的梯度向量值存入gg2中
ex2=sqrt(gg2(11)^2+gg2(21)^2) %求得梯度下降模值存入变量ex2
if ex2<1e-4
disp(‘x*=‘)
disp(X0)
disp(‘函数最优解为:f=‘)
disp(eval(f))
flag=0;
break;
end
if k u=ex2^2/(ex1^2)
ss2=-gg2+u*ss1
ss1=ss2
gg1=gg2
ex1=ex2
k=k+1
elseif k==n-1
break;
end
end
end
属性 大小 日期 时间 名称
----------- --------- ---------- ----- ----
文件 1216 2010-12-27 23:03 共轭梯度法\conjugategradient.m
文件 118 2010-12-26 13:15 共轭梯度法\gradient.m
文件 914 2010-12-27 23:01 共轭梯度法\partition.m
文件 2338 2010-12-27 23:23 共轭梯度法\共轭梯度法.txt
目录 0 2011-06-12 13:45 共轭梯度法
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