优化方法的拟牛顿法Matlab代码

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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
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     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
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     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