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优化设计老师布置用MATLAB对变尺度法进行MATLAB编程（也叫拟牛顿法），我是用拟牛顿法中的BFD法进行编程，程序如下：（问题在程序后面）4 e6 m9 c8 v+ A1 m
function [r,n]=mulDFP(F,x0,B,eps)
% Q0 j; U( ~4 w- S3 U; i%用拟牛顿法中的DFP法中求极小点和极小值。
. I7 X- L0 h8 ^) K% M, @%Designed by GAO,Mechanical Engineering College r( u- [9 _0 O3 w! }8 d
%Shenyang University of Technology- g- ]3 `$ _6 T" g
%November,2015 H& z* X1 }. s1 ^
%调用格式：& ?5 ]$ A6 N+ W1 r9 W8 u1 M. R
%syms x1 x2；5 Y2 h+ [; ?# O
%z=表达式;& d5 I% T* p0 H$ I3 y2 A1 |
%zx1=simple(diff(z,x1)),zx2=diff(z,x2)
' X$ l% D) P3 {+ ]$ \0 z: K& m%X0=[给定初始值];/ T! E0 c1 g$ V: T# c
%f=[zx1;zx2];
# F4 k+ f' C7 Q2 e# n( L%[n,r]=mulDFP(f,x0)
' o. T: h! Y; d0 [if nargin==2
. n9 ]' h0 Q Q/ ~' A3 p/ o2 \4 Ul = length(x0);
$ U4 ~7 K" c2 m- ?' e/ D7 wB=eye(l); %A取为单位阵- R" v- x: h K6 a
eps=1.0e-4;
1 a' I. S3 c7 W+ Nelse
3 H: S( L2 i2 X+ H' }. ~7 \if nargin==3
! E0 b. v* b' ?+ m$ o, a* ceps=1.0e-4;; ^) \0 t" c: p/ _
end
4 L* c' v) J) D% W/ Q9 Fend
! g a+ |" s$ t/ b* S [3 V9 t6 Tfx = subs(F,findsym(F),x0);: P! b) k* c q; y" m/ `
r=transpose(x0)-B*fx;
X3 {( ]3 |9 D( \n=1;9 L, X9 Y% `5 ?' S( T9 S) K0 E v
tol=1;
! h {1 x8 M) U% o$ owhile tol>eps
5 J# n/ M7 C* lx0=r;
/ Z/ o! C3 Y; V! w/ kfx = subs(F,findsym(F),x0);
& {& J8 |$ |( a+ |" zr=x0-B*fx;
Q# Y, c8 [ T4 t: d+ Ny=r-x0;
0 l! s8 m9 s# z" |9 d, ^fr = subs(F,findsym(F),r);8 c! B; c# n0 d: J5 P* a5 e. w
z = fr-fx;6 n' V' n$ o* i& K( r; A% n# K
B1=B+ y*y'/(y'*z)-B*z*z'*B/(z'*B*z); %调整A
# V0 _0 I6 f3 b3 R2 O* hB=B1;9 k# ~5 m" f9 v9 ]
n=n+1;
& f+ h! e2 l& B1 Fif(n>100000) %迭代步数控制
5 u# P7 U( ]: Z8 P" A3 W' f2 l1 s) D8 W8 gdisp('迭代步数太多，可能不收敛！');
$ w3 h1 R' K# S- breturn;
* y& q1 n: W/ w* _( Xend
5 r* {4 ?# u5 @, Btol=norm(r-x0);9 ?/ d0 u# G, J8 d+ C5 g* l
end
, a& p% s I" ]* T, L: x* g/ U问题：这个程序我是通过其他方法改变来的，现在想在这个基础上增加一个求偏导的一个函数类似于“df=jacobian(f,[x1 x2]);%函数f的偏导”，可是加进去以后就会出现错误，改正好多次，都不行，后来实在不行我就加在了调用函数中，可是这么做，运行效率太低，唯恐老师会减分，所以希望各位前辈能给予实质性的指点，谢谢！ |
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发表于 2015-11-21 23:09:14