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优化方法的拟牛顿法Matlab代码,有需要的可以来下载哦!

代码片段和文件信息
function [xvalk]=bfgs(fungfunx0varargin)
%功能: 用BFGS算法求解无约束问题: min f(x)
%输入: x0是初始点 fun gfun分别是目标函数及其梯度;
% varargin是输入的可变参数变量 简单调用bfgs时可以忽略它
% 但若其它程序循环调用该程序时将发挥重要的作用
%输出: x val分别是近似最优点和最优值 k是迭代次数.
maxk=500; %给出最大迭代次数
rho=0.55; sigma1=0.4; epsilon1=1e-5;
k=0; n=length(x0);
Bk=eye(n); %Bk=feval(‘Hess‘x0);
while(k gk=feval(gfunx0varargin{:}); %计算梯度
if(norm(gk) dk=-Bk\gk; %解方程组 计算搜索方向
m=0; mk=0;
while(m<20) % 用Armijo搜索求步长
newf=feval(funx0+rho^m*dkvarargin{:});
oldf=feval(funx0varargin{:});
if(newf mk=m; break;
end
m=m+1;
end
%BFGS校正
x=x0+rho^mk*dk;
sk=x-x0; yk=feval(gfunxvarargin{:})-gk;
if(yk‘*sk>0)
Bk=Bk-(Bk*sk*sk‘*Bk)/(sk‘*Bk*sk)+(yk*yk‘)/(yk‘*sk);
end
k=k+1; x0=x;
end
val=feval(funx0varargin{:});
属性 大小 日期 时间 名称
----------- --------- ---------- ----- ----
目录 0 2013-10-29 14:18 拟牛顿法\
文件 1083 2009-10-15 20:56 拟牛顿法\bfgs.m
文件 1036 2009-09-07 22:15 拟牛顿法\broyden.m
文件 862 2009-09-07 10:39 拟牛顿法\dfp.m
文件 52 2009-08-29 20:40 拟牛顿法\fun.m
文件 81 2009-08-29 20:54 拟牛顿法\gfun.m
文件 785 2009-09-06 20:20 拟牛顿法\sr1.m
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