(完整版)最优化毕业课程设计—最速下降法
课程设计报告
课程名称面向对象程序设计
课题名称
专业信息科学与计算
班级信息科学060
学号
姓名
指导教师刘洞波刘长松谭小兰
2009年 6 月14 日
一、设计内容与设计要求
1.课程设计目的：
面向对象程序设计课程设计是集中实践性环节之一，是学习完《面向对象程序设计》课程后进行的一次全面的综合练习。要求学生达到熟练掌握C++语言的基本知识和技能；基本掌握面向对象程序设计的思想和方法；能够利用所学的基本知识和技能，解决简单的面向对象程序设计问题，从而提高动手编程解决实际问题的能力。
2.课题题目
1）公司库存管理系统
2）高校学籍管理系统
3）高校工资管理系统
4）高校人事管理系统
5）公司人员管理系统
6）通讯录程序设计
7）学生成绩管理系统
8) 图书管理系统
9）文本编辑器的设计与实现
10）学生考勤管理系统
3．设计要求：
⑴设计课题题目：每位同学根据自己学号除以10所得的余数加一选择相
应题号的课题。换题者不记成绩。
⑵根据自己对应的课题完成以下主要工作：①完成系统需求分析：包括
系统设计目的与意义；系统功能需求（系统流程图）；输入输出的要求。②完成系统总体设计：包括系统功能分析；系统功能模块划分与设计（系统功能模块图）。③完成系统详细设计：包括数据库需求分析；数据库概念结构设计（E －R图）；数据库逻辑结构设计；类层次图；界面设计与各功能模块实现。④系统调试：调试出现的主要问题，编译语法错误及修改，重点是运行逻辑问题修改和调整。⑤使用说明书及编程体会：说明如何使用你编写的程序，详细列出每一步的操作步骤。⑥关键源程序（带注释）
⑶按规定格式完成课程设计报告，将其打印稿(A4纸)上交给老师存档。
⑷不得抄袭他人程序、课程设计报告，每个人应体现自己的个性设计。
二、进度安排
第16 周E411 星期一8：00——12：00 E411 星期二8：00——12：00 E411 星期三8：00——12：00 E411 星期五8：00——12：00
第17 周
E413 星期二14:30——18:30
E412 星期三8：00——12：00
三、参考书籍
1.《C＋＋程序设计课程设计》刘振安编著 TP312C563
2.《C++ Builder和Delphi课程设计与系统开发案例》伍俊良清华大学出版社2004
2002
5.Visual C++语言课程设计 : 案例精选与编程指导陈清华朱红东南大学出版社 7.数据结构课程设计案例精编 : 用CC++描述李建学李光元吴春芳清华大学出版
（编程平台不限，vc++, c++ Builder等等。）
（一定要保留自己那个课题的完整任务书在课程设计报告里面。）
课题1：公司库存管理系统
（一）、课程设计题目：
某公司的库存管理系统
（二）、目的与要求：
1、目的：
（1）要求学生达到熟练掌握C++语言的基本知识和技能；
（2）基本掌握面向对象程序设计的基本思路和方法；
（3）能够利用所学的基本知识和技能，解决简单的面向对象程序设计问题。
2、基本要求：
（1）要求利用面向对象的方法以及C++的编程思想来完成系统的设计；
（2）要求在设计的过程中，建立清晰的类层次；
（3）在系统中至少要定义四个类，每个类中要有各自的属性和方法；
（4）在系统的设计中，至少要用到面向对象的一种机制。
3、创新要求：
在基本要求达到后，可进行创新设计，如根据查找结果进行修改的功能。
4、写出设计说明书
（三）、设计方法和基本原理：
1、问题描述（功能要求）：
某公司现有以下设备：普通电视机、DVD、带DVD的电视机，带DVD的电视机的售价为普通电视机和DVD单价之和的80%，要求对所有的库存设备都能按照品名进行显示、
查找、增加和删除、保存的功能。
2、问题的解决方案：
根据系统功能要求，可以将问题解决分为以下步骤：
（1）分析系统中的各个实体之间的关系及其属性和行为；
（2）根据问题描述，设计系统的类层次；
（3）完成类层次中各个类的描述（包括属性和方法）；
（4）完成类中各个成员函数的定义；
（5）完成系统的应用模块；
（6）功能调试；
（7）完成系统总结报告以及系统使用说明书。
课题2：高校学籍管理系统
（一）、课程设计题目：
高校学籍管理系统
（二）、目的与要求：
1、目的：
（1）要求学生达到熟练掌握C++语言的基本知识和技能；
（2）基本掌握面向对象程序设计的基本思路和方法；
（3）能够利用所学的基本知识和技能，解决简单的面向对象程序设计问题。
2、基本要求：
（1）要求利用面向对象的方法以及C++的编程思想来完成系统的设计；
（2）要求在设计的过程中，建立清晰的类层次；
（3）在系统的设计中，至少要用到面向对象的一种机制。
3、创新要求：
在基本要求达到后，可进行创新设计，如根据查找结果进行修改的功能。
4、写出设计说明书
（三）、设计方法和基本原理：
1、问题描述（功能要求）：
（1）能够从屏幕上读取一个学生的信息并将信息存入到数据文件中。
（2）能够将指定的信息从文件中删除。
（3）能够按编号、姓名对学生的信息进行检索并将检索结果显示在屏幕上。
（4）可以统计全部学生的总成绩，及其在班上的排名。
（5）能够统计各科的平均成绩及及格率。
（6）要求有错误提示功能，例如性别只能输入男女，输入错误提示重新输入。
（7）如果检索不到相应的信息应提示用户。
2、问题的解决方案：
根据系统功能要求，可以将问题解决分为以下步骤：
（1）写出需求分析（做什么）；
（2）分析系统中的各个实体之间的关系及其属性和行为；
（3）根据问题描述，设计系统的类层次；
（4）完成类层次中各个类的描述（包括属性和方法）；
（5）完成类中各个成员函数的定义；
（6）用户界面的设计；
（7）分析系统功能模块（系统流程图）；（8）代码编写，功能调试；
（9）完成系统总结报告以及系统使用说明书。
课题3：高校工资管理系统
（一）、课程设计题目：
高校工资管理系统
（二）、目的与要求：
1、目的：
（1）要求学生达到熟练掌握C++语言的基本知识和技能；
（2）基本掌握面向对象程序设计的基本思路和方法；
（3）能够利用所学的基本知识和技能，解决简单的面向对象程序设计问题。
2、基本要求：
（1）要求利用面向对象的方法以及C++的编程思想来完成系统的设计；
（2）要求在设计的过程中，建立清晰的类层次；
（3）在系统中至少要定义四个类，每个类中要有各自的属性和方法；
（4）在系统的设计中，至少要用到面向对象的一种机制。
3、创新要求：
在基本要求达到后，可进行创新设计，如根据查找结果进行修改的功能。
4、写出设计说明书
（三）、设计方法和基本原理：
1、问题描述（功能要求）：
现一高校有五类职工：教师，实验员，行政人员，教师兼职实验员，行政人员兼职教师。为了实现工资发放的自动功能，现要求编写程序来自动完成此功能。同时注意生成的相关数据结果以文件方式存放在硬盘中。程序应具备从键盘录入，文件的可继续录入，任意职工的工资查询（可由职工编号和职工姓名来实现），如若有职工由于工作调动，则可进行相对应的删除动作。
相关信息：
每一学期将学校职工的本学期任职情况及上学期工作的相关情况输入计算机，则本学期职工的月工资按程序处理后的结果发放，其中职工的工资计算方法如下：其中工资的基本构成如下：
教师：基本工资+课时费；
实验员：基本工资+实验室补助；
行政人员：基本工资+行政补贴；
教师兼职实验员：基本工资+课时费+实验室补助；
行政人员兼职教师：基本工资+行政补贴+课时费；
(其中：
（1）课时费：教师每一学期的基本工作量为120，实验员每学期基本工作量为70，行政人员没有基本工作量，每节课时费为20元；课时费=(上学期工作量-基本工作量)*20;
注意：如果上学期基本工作量没完成，则其(上学期工作量-基本工作量)*20为负值。
（2）基本工资：教师800元，实验员650元，行政人员750元。
（3）行政补贴：250元。
（4）实验室补助：150元。
2、问题的解决方案：
根据系统功能要求，可以将问题解决分为以下步骤：
（1）写出需求分析（做什么）；
（2）分析系统中的各个实体之间的关系及其属性和行为；
（3）根据问题描述，设计系统的类层次；
（4）完成类层次中各个类的描述（包括属性和方法）；
（5）完成类中各个成员函数的定义；
（6）用户界面的设计；
（7）分析系统功能模块（系统流程图）；
（8）代码编写，功能调试；
（9）完成系统总结报告以及系统使用说明书。
课题4：高校人事管理系统
（一）、课程设计题目：
高校人事管理系统
（二）、目的与要求：
1、目的：
（1）要求学生达到熟练掌握C++语言的基本知识和技能；
（2）基本掌握面向对象程序设计的基本思路和方法；
（3）能够利用所学的基本知识和技能，解决简单的面向对象程序设计问题。
2、基本要求：
（1）要求利用面向对象的方法以及C++的编程思想来完成系统的设计；
（2）要求在设计的过程中，建立清晰的类层次；
（3）在系统中至少要定义四个类，每个类中要有各自的属性和方法；
（4）在系统的设计中，至少要用到面向对象的一种机制。
3、创新要求：
在基本要求达到后，可进行创新设计，如根据查找结果进行修改的功能。
4、写出设计说明书
（三）、设计方法和基本原理：
1、问题描述（功能要求）：
某高校，主要人员有：在职人员（行政人员、教师、一般员工）、退休人员、返聘人员和临时工。现在，需要存储这些人员的人事档案信息：编号、姓名、性别、年龄、职务、职称、政治面貌、最高学历、任职时间、来院时间。
要求：
（1）添加删除功能：能根据学院人事的变动情况，添加删除记录；
（2）查询功能：能根据编号和姓名进行查询；
（3）编辑功能（高级）：根据查询对相应的记录进行修改，并存储；
（4）统计功能：能根据多种参数进行人员的统计（在职人数、党员人数、女工人数、高学历高职称人数）；
（5）保存功能：能对输入的数据进行相应的存储，要求重载插入和提取符以完成
数据的保存和打开。
（6）人员编号在生成人员信息时同时生成，每输入一个人员信息编号顺序加1。
2、问题的解决方案：
根据系统功能要求，可以将问题解决分为以下步骤：
（1）应用系统分析，建立该系统的功能模块框图以及界面的组织和设计；
（2）分析系统中的各个实体及它们之间的关系包括属性和行为；
（3）根据问题描述，设计系统的类层次；
（4）完成类层次中各个类的描述（包括属性和方法）；
（5）完成类中各个成员函数的定义；
（6）完成系统的应用模块；
（7）功能调试；
（8）完成系统总结报告以及系统使用说明书。
课题5：公司人员管理系统
（一）、课程设计题目：
公司人员管理系统
（二）、目的与要求：
1、目的：
（1）要求学生达到熟练掌握C++语言的基本知识和技能；
（2）基本掌握面向对象程序设计的基本思路和方法；
（3）能够利用所学的基本知识和技能，解决简单的面向对象程序设计问题。
2、基本要求：
（1）要求利用面向对象的方法以及C++的编程思想来完成系统的设计；
（2）要求在设计的过程中，建立清晰的类层次；
（3）在系统中至少要定义四个类，每个类中要有各自的属性和方法；
（4）在系统的设计中，至少要用到面向对象的一种机制。
3、创新要求：
在基本要求达到后，可进行创新设计，如根据查找结果进行修改的功能。
4、写出设计说明书
（三）、设计方法和基本原理：
1、问题描述（功能要求）：
公司人员管理系统实现对公司人员按姓名或者编号显示、查找、增加、删除和保存各类人员信息的操作。
某小型公司，主要有四类人员：经理、兼职技术人员、销售经理和兼职推销员。现在，需要存储这些人员的姓名、编号、级别、当月薪水，计算月薪总额并显示全部信息。
人员编号在生成人员信息时同时生成，每输入一个人员信息编号顺序加1。
程序对所有人员有提升级别的功能。
薪金的计算方法是：经理拿固定月薪，兼职技术人员按工作小时数领取月薪，兼职推销员的报酬按该推销员当月销售额提成 ,销售经理既拿固定月薪也领取销售提成。
能按姓名或者编号显示、查找、增加、删除和保存各类人员的信息。在基本要求达到后，可设计出比较友好的界面（如下拉菜单），也可用VC++ ClassWizard 设计（选作）。
2、问题的解决方案：
根据系统功能要求，可以将问题解决分为以下步骤：
（1）应用系统分析，建立该系统的功能模块框图以及界面的组织和设计；
（2）分析系统中的各个实体及它们之间的关系包括属性和行为；
（3）根据问题描述，设计系统的类层次；
（4）完成类层次中各个类的描述（包括属性和方法）；
（5）完成类中各个成员函数的定义；
（6）完成系统的应用模块；
（7）功能调试；
（8）完成系统总结报告以及系统使用说明书。
课题6：通讯录程序设计
（一）、课程设计题目：
通讯录程序设计
（二）、目的与要求：
1、目的：
（1）要求学生达到熟练掌握C++语言的基本知识和技能；
（2）基本掌握面向对象程序设计的基本思路和方法；
（3）能够利用所学的基本知识和技能，解决简单的面向对象程序设计问题。
2、基本要求：
（1）要求利用面向对象的方法以及C++的编程思想来完成系统的设计；
（2）要求在设计的过程中，建立清晰的类层次；
（3）在系统中至少要定义四个类，每个类中要有各自的属性和方法；
（4）在系统的设计中，至少要用到面向对象的一种机制。
3、创新要求：
在基本要求达到后，可进行创新设计，如根据查找结果进行修改的功能。
4、写出设计说明书
（三）、设计方法和基本原理：
1、问题描述（功能要求）：
设计一个实用的小型通讯录程序，具有查询和删除功能，并且能够打开或修改指定文件及将多个文件组成一个文件。它完全使用类来实现，充分体现面向对象的
程序设计特点。
要求：
实现主要功能：建立文件，文件的存取和显示，删除记录，查询记录，使用list 类等。可以随时检索，删除，或增加记录，也可以保存或取消新的记录。姓名可以由字符和数字混合编码。电话号码可由字符和数字组成。
2、问题的解决方案：
根据系统功能要求，可以将问题解决分为以下步骤：
（1）应用系统分析，建立该系统的功能模块框图以及界面的组织和设计；
（2）分析系统中的各个实体及它们之间的关系包括属性和行为；
（3）根据问题描述，设计系统的类层次；
（4）完成类层次中各个类的描述（包括属性和方法）；
（5）完成类中各个成员函数的定义；
（6）完成系统的应用模块；
（7）功能调试；
（8）完成系统总结报告以及系统使用说明书。
最优化论文
厂址选择问题最优化论文 目录 摘要 (3) 1 问题重述 (4) 2 模型假设 (4) 3 模型的分析与建立 (4) 3.1模型分析与建立 (4) 4 模型的求解及结果分析 (6) 4.1问题的求解 (6) 4.2求解结果的分析 (7) 5模型优缺点分析 (7) 参考文献 (8) 附录 (8)
厂址选择问题 摘要 优化理论是一门实践性很强的学科，广泛应用于生产管理、军事指挥和科学试验等各种领域，Matlab优化工具箱提供了对各种优化问题的一个完整的解决方案。在应用于生产管理中时，为了使总的消费费用最小，常常需要解决一些厂址的选择问题。 对于该问题的厂址建设及规模分配，根据题意给出的一系列数据，可以建立数学模型，运用线性规划问题给出目标函数及约束条件，然后根据模型中的约束条件知，其中有等式约束和不等式约束，所以选用常用约束最优化方法中的外点罚函数来求解，因为外点罚函数是通过一系列惩罚因子{M k ，k=0，1，2， }， 求F(X,M k )的极小点来逼近原约束问题的最优点，当M k 趋于无穷大时，F(X,M k ) 的极小值点就是原问题的最优点X*。其中目标函数为F(X,M K )=f(X)+M K a(X)，其 中 )) ( ( )] ( [ )] ( [ 1 2 1 2x g u x g x h i l i i m j j∑ ∑ = = + 给定终止限ε。根据外点罚的步骤及流 程图，编写出源程序，然后根据任意选取的初始点，并且罚因子及递增系数应取适当较大的值，从D外迭代点逼近D内最优解。 最后，根据外点罚函数的流程图，运用Matlab软件编写程序，求出最优解，即最优方案，使费用最小，并且也在规定的规模中。 关键字：Matlab 外点罚函数罚因子
最优化实验报告
最优化方法 课程设计报告班级：________________ 姓名： ______ 学号： __________ 成绩： 2017年 5月 21 日
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一、摘要 运筹学是一门以人机系统的组织、管理为对象，应用数学和计算机等工具来研究各类有限资源的合理规划使用并提供优化决策方案的科学。通过对数据的调查、收集和统计分析，以及具体模型的建立。收集和统计上述拟定之模型所需要的各种基础数据，并最终将数据整理形成分析和解决问题的具体模型。 最优化理论和方法日益受到重视，已经渗透到生产、管理、商业、军事、决策等各个领域，而最优化模型与方法广泛应用于工业、农业、交通运输、商业、国防、建筑、通信、政府机关等各个部门及各个领域。伴随着计算机技术的高速发展，最优化理论与方法的迅速进步为解决实际最优化问题的软件也在飞速发展。其中，MATLAB软件已经成为最优化领域应用最广的软件之一。有了MATLAB 这个强大的计算平台，既可以利用MATLAB优化工具箱（OptimizationToolbox）中的函数，又可以通过算法变成实现相应的最优化计算。 关键词：优化、线性规划、黄金分割法、最速下降法、惩罚函数法
最速下降法无约束最优化
《MATLAB 程序设计实践》课程考核 实践一、编程实现以下科学计算法，并举一例应用之。（参考书籍《精通MATLAB 科学计算》，王正林等著，电子工业出版社，2009年） “最速下降法无约束最优化” 最速下降法： 解： 算法说明：最速下降法是一种沿着N 维目标函数的负梯度方向搜索最小值的方法。 原理：由高等数学知识知道任一点的负梯度方向是函数值在该点下降最快的方向，那么利用负梯度作为极值搜索方向，达到搜寻区间最速下降的目的。而极值点导数性质，知道该点的梯度=0，故而其终止条件也就是梯度逼近于0，也就是当搜寻区间非常逼近极值点时，即：当▽f(a ）→0推出f(a ）→极值）（x f ，f(a ）即为所求。该方法是一种局部极值搜寻方法。 函数的负梯度表示如下： -g(x ）=-▽f(x)=-?????1 )(x x f 2)(x x f ?? … T N x x f ?????)( 搜索步长可调整，通常记为αk （第k 次迭代中的步长）。该算法利用一维的线性搜索方法，如二次逼近法，沿着负梯度方向不断搜索函数的较小值，从而找到最优解。 方法特点（1）初始值可任选，每次迭代计算量小，存储量少，程序简短。即使从一个不好的初始点出发，开始的几步迭代，目标函数值下降很快，然后慢慢逼近局部极小点。（2）任意相邻两点的搜索方向是正交的，它的迭代路径胃绕道逼近极小点。当迭代点接近极小点时，步长变得很小，越走越慢。（3）全局收敛，线性收敛，易产生扭摆现象而造成早停。 算法步骤：最速下降法的基本求解流程如下： 第一步 迭代次数初始化为k=0，求出初始点0x 的函数值f 0=f （0x ）。 第二步 迭代次数加1，即k=k+1，用一维线性搜索方法确定沿负梯度方向-1-k g 的步长1k -α，其中1k -α=ArgMinaf （111k /----k k g g x α）。 第三步 沿着负梯度方向寻找下一个接近最小值的点，其中步长为1k -α，得到下一点的坐标为：1111/-----=k k k k k g g x x α。
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理学院 最优化理论与应用 课程设计 学号：XXXXXXX 专业：应用数学 学生姓名：XXXXXX 任课教师：XXXXXX教授 2015年10月
第一部分 在最优化理论与应用这门课中，我对求指派问题及指派问题的一个很好的解法匈牙利算法的应用比较感应趣。下面做出来讨论。 国内外的研究情况：“匈牙利算法”最早是由匈牙利数学家尼格（D.Koning ）用来求矩阵中0元素个数的一种方法 ] 3[，由此他证明了“矩阵中独立0元素的最 多个数等于能覆盖所有0元素的最小直线数”。1955年由库恩（W.W.Kuhn ）在求解著名的指派问题时引用了这一结论 ] 4[，并对具体算法做了改进，任然称为“匈 牙利算法”。解指派问题的匈牙利算法是从这样一个明显事实出发的：如果效率矩阵的所有元素 ≥ij a ，而其中存在一组位于不同行不同列的零元素，而只要令 对应于这些零元素位置的1 =ij x ，其余的 =ij x ，则z= ∑∑n i n j ij ij x a 就是问题的最 优解。 第二部分 结合我的基础知识对匈牙利算法的分析与展望 一．基础知识运用 企业员工指派问题的模型建立与求解 1.标准指派问题（当m=n 时，即为每个人都被指派一项任务） 假定某企业有甲乙丙丁戊五个员工，需要在一定的生产技术组织条件下，A ，B,C,D,E 五项任务，每个员工完成每项工作所需要耗费的工作时间如下： 求出：员工与任务之间应如何分配，才能保证完成工作任务的时间最短？最短时间为多少？ 模型建立 设用C>0表示指派第i 个人去完成第j 项任务所用费时间，定义决策变量 , {j i ,1j i ,0项任务 个人去完成第当指派第项任务个人去完成第当不指派第=ij χ则指派问题的数学模型为：
最优化课程设计
《最优化》课程设计 题目：牛顿法与阻尼牛顿法算法分析 学院: 数学与计算科学学院 专业：数学与应用数学 姓名学号：廖丽红 1000730105 欧艳 1000730107 骆宗元 1000730122 沈琼赞 1000730127 指导教师：李向利 日期：2012年11月08日
摘要 本文基于阻尼牛顿法在解决无约束最优化问题中的重要性，对其原理与算法予以讨论。论文主要是参阅大量数学分析和最优化理论方法，还有最优化方法课程以及一些学术资料，结合自己在平时学习中掌握的知识，并在指导老师的建议下，拓展叙述牛顿法和其改进方法——阻尼牛顿法的优缺点，同时针对阻尼牛顿法的基本思路和原理进行研究，其搜索方向为负梯度方向，改善了牛顿法的缺点，保证了下降方向。 关键词：无约束牛顿法下降方向阻尼牛顿法最优解
Abstract This thesis is based on the importance of the damping Newton's method to solve unconstrained optimization problems, we give the discussion about its principles and algorithms. We search a large number of mathematical analysis and optimization theory methods, optimization methods courses, as well as some academic information ,and at the same time combined with knowledge we have learning in peacetime and thanks to the instructor's advice, we also give an expanding narrative for the Newton's method and the improved method -- damping Newton method's advantages and disadvantages, and make a study of the basic ideas and principles for damping Newton method at the same time , we find that a negative gradient direction is for the search direction of the damping Newton method, this method improves the shortcomings of the Newton method which can ensure the descent direction. Keywords: unconstrained , Newton's method , descent direction , damping Newton's method ,optimal solution
最优化算法实验3-最速下降法
最速下降法Matlab实现 实验目的： 1.掌握迭代法求解无约束最优化问题的基本思想 2.通过实验掌握最速下降法的Matlab算法的基本步骤 实验内容： 1.迭代法求解无约束最优化问题的基本思想 给定一个初始点x(0), 按照某一迭代规则产生一个迭代序列{x(k)}. 使得若该序列是有限的, 则最后一个点就是原问题的极小点; 否则, 若序列{x(k)} 是无穷点列时, 它有极限点且这个极限点即为原问题的极小点. 设x(k) 为第k 次迭代点, d(k) 为第k 次搜索方向, a(k)为第k 次步长因子, 则第k 次迭代完成后可得到新一轮(第k + 1 次) 的迭代点 x(k+1) = x(k) + a(k) d(k). 2.无约束优化问题迭代算法的一般框架 步0 给定初始化参数及初始迭代点x(0). 置k := 0. 步1 若x(k) 满足某种终止准则, 停止迭代, 以x(k) 作为近似极小点. 步2 通过求解x(k) 处的某个子问题确定下降方向d(k). 步3 通过某种搜索方式确定步长因子a(k), 使得f(x(k) + a(k) d(k)) < f(x(k)). 步4 令x(k+1) := x(k) + a(k) d(k), k := k + 1, 转步1. 3. 最速下降法的基本步骤 步0 选取初始点x(0) ∈R^n, 容许误差0 ≤e ?1. 令k := 1. 步1 计算g(k) = ?f(x(k)). 若‖g(k)‖≤e, 停算, 输出x(k)作为近似最优解. 步2 取方向d(k)= ?g(k). 步3 由线搜索技术确定步长因子a(k),即 min f(a(k))=f(x(k)+a(k)d(k)). 步4 令x(k+1) := x(k) + a(k)d(k)), k := k + 1, 转步1.
最优化方法课程设计-斐波那契法分析与实现-完整版(新)
所谓的光辉岁月，并不是以后，闪耀的日子，而是无人问津时，你对梦想的偏执。 最优化方法 题目：斐波那契法分析与实现 院系：信息与计算科学学院 专业：统计学 姓名学号：小熊熊 11071050137 指导教师：大胖胖 日期： 2014 年 01 月 10 日
摘要 科学的数学化是当代科学发展的一个主要趋势，最优化理论与算法是一个重要的数学分支，它所研究的问题是讨论在众多的方案中什么样的方案最优以及怎样找出最优方案. 一维搜索是指寻求一元函数在某个区间上的最优点的方法.这类方法不仅有实用价值，而且大量多维最优化方法都依赖于一系列的一维最优化.本文就斐波那契法的一维搜索进行了详细的分析，并且成功的用 MATLAB 实现了斐波那契法求解单峰函数的极小值问题. 斐波那契法的一维搜索过程是建立在一个被称为斐波那契数列的基础上进行的，斐波那契法成功地实现了单峰函数极值范围的缩减.从理论上来说，斐波那契法的精度比黄金分割法要高.但由于斐波那契法要事先知道计算函数值的次数，故相比之下，黄金分割法更为简单一点，它不需要事先知道计算次数，并且当n 7 时，黄金分割法的收敛速率与斐波那契法越来越接近.因此，在实际应用中，常常采用黄金分割法. 斐波那契法也是一种区间收缩算法，和黄金分割法不同的是：黄金分割法每次收缩只改变搜索区间的一个端点，即它是单向收缩法. 而斐波那契法同时改变搜索区间的两个端点，是一种双向收缩法. 关键字：一维搜索斐波那契法单峰函数黄金分割法MATLAB
Abstract Mathematical sciences is a major trend in contemporary scientific development, optimization theory and algorithms is an important branch of mathematics, the problems it was discussed in numerous research programs in the best of what programs and how to find the optimal solution . One-dimensional search is the best method of seeking functions of one variable on the merits of a certain interval. Such methods not only have practical value, but also a large number of multi-dimensional optimization methods rely on a series of one-dimensional optimization article on Fibonacci the one-dimensional search method carried out a detailed analysis, and successful in MATLAB Fibonacci method for solving unimodal function minimization problem. Fibonacci method of one-dimensional search process is based on the Fibonacci sequence is called a Fibonacci conducted on, Fibonacci method successfully achieved a unimodal function extreme range reduction. Theory , Fibonacci method accuracy is higher than the golden section method, but the number of times due to the Fibonacci method to calculate function values to know in advance, so the contrast, the golden section method is more simply, it does not need to know in advance the number of calculations and at that time, the rate of convergence of golden section and the Fibonacci method getting closer, so in practical applications, often using the golden section method. Fibonacci method is also a range contraction algorithm, and the golden section method the difference is: golden section each contraction only one endpoint to change the search range that it is unidirectional shrinkage law Fibonacci search method while changing the two endpoints of the range, is a two-way contraction method. Key words: one-dimensional search Fibonacci method unimodal function Golden Section function MATLAB
最优化方法课程设计实验报告_倒立摆
倒立摆控制系统控制器设计实验报告
成员：陈乾睿 2220150423 郑文 2220150493 学院：自动化 倒立摆控制系统控制器设计实验 一、实验目的和要求 1、目的 （1）通过本设计实验，加强对经典控制方法（LQR控制器、PID控制器）和智能控制方法（神经网络、模糊控制、遗传算法等）在实际控制系统中的应用研究。（2）提高学生有关控制系统控制器的程序设计、仿真和实际运行能力. （3）熟悉MATLAB语言以及在控制系统设计中的应用。 2、要求 （1）完成倒立摆控制系统的开环系统仿真、控制器的设计与仿真以及实际运行结果 （2）认真理解设计内容，独立完成实验报告，实验报告要求：设计题目，设计的具体内容及实验运行结果，实验结果分析、个人收获和不足，参考资料。程序
清单文件。 二、实验内容 倒立摆控制系统是一个典型的非线性系统，其执行机构具有很多非线性，包括：死区、电机和带轮的传动非线性等。 本设计实验的主要内容是设计一个稳定的控制系统，其核心是设计控制器，并在MATLAB/SIMULINK环境下进行仿真实验，并在倒立摆控制实验平台上实际验证。 算法要求：使用LQR以外的其它控制算法。 三、倒立摆系统介绍 倒立摆是机器人技术、控制理论、计算机控制等多个领域、多种技术的有机结合，其被控系统本身又是一个绝对不稳定、高阶次、多变量、强耦合的非线性系统，可以作为一个典型的控制对象对其进行研究。倒立摆系统作为控制理论研究中的一种比较理想的实验手段，为自动控制理论的教学、实验和科研构建一个良好的实验平台，以用来检验某种控制理论或方法的典型方案，促进了控制系统新理论、新思想的发展。由于控制理论的广泛应用，由此系统研究产生的方法和技术将在半导体及精密仪器加工、机器人控制技术、人工智能、导弹拦截控制系统、航空对接控制技术、火箭发射中的垂直度控制、卫星飞行中的姿态控制和一般工业应用等方面具有广阔的应用开发前景。 倒立摆的形式和结构各异，但所有的倒立摆都具有以下的特性：非线性，不确定性，耦合性，开环不稳定性，约束限制。 经过相关论文和文献的查询，我们决定采用模糊控制的方法进行倒立摆的控制。
最优化理论与方法论文(DOC)(新)
优化理论与方法
全局及个性化web服务组合可信度的动态规划评估方法 摘要：随着Internet的快速发展,web服务作为一种软件构造形式其应用越来越广泛。单个web服务无法满足日益复杂的用户需求,web服务组合有效地解决了这个问题。然而,随着功能相似的web服务实例的不断出现,如何选择可信的web服务组合成为了人们关注的热点。服务选择依赖于web服务组合的评估结果,因此,本文主要从web服务组合着手,对其可信性进行研究,提供一种可信web服务组合评估方法。：针对web服务组合的全局及个性化问题,提出了基于全局的个性化web服务组合可信评估方法。从全局角度动态地调整评估模型;同时引入用户业务关注度来描述原子web服务对服务组合可信性的影响程度;结合前文的度量及评估方法,构建一个全局的个性化服务组合可信评估模型;并分析了模型的相关应用,给出了改进的动态规划模型。 关键字：web服务组合可信评价；全局个性化；动态规划； 0.引言 随着软件系统规模的日趋复杂，运行环境的不断开放，软件的可信性要求日益增加，可信软件成为了研究的热点。据《中国互联网发展状况统计报告》统计显示，截至2014年12月底，我国网民数量突破8亿，全年新增网民5580万。互联网普及率较上年底提升4个百分点，达到38。3%。因此，随着Internet 的广泛应用和网络技术的快速发展，面向服务的软件体系结构（SOA）作为一种新型的网络化软件应用模式已经被工业界和学术界广为接受。同时，网民对互联网电子商务类应用稳步发展，网络购物、网上支付、网上银行和在线旅游预订等应用的用户规模全面增长。因而，对web服务的可信性要求更高。单个web服务的功能有限，往往难以满足复杂的业务需求，只有通过对已有web服务进行组合，才能真正发挥其潜力。在现有的web服务基础上，通过服务组装或者Mashup方式生成新web服务作为一种新型的软件构造方式，已成为近年的研究热点之一。web服务组合并不是多个原子web服务的简单累加，各原子web服务之间有着较强的联系。因此对web服务组合的可信需求更高。目前大量的研究工作着重于如何实现原子web服务间的有效组合，对服务组合的可信评估研究较少。如今，随着web服务资源快速发展，出现了大量功能相同或相似的web服务，对web服务组合而言，选择可信的web服务变得越来越难。在大量的功能相似的原子web服务中，如何选出一组可信的web服务组合，成为了人们关注的热点问题。本文将从web服务组合着手，对其可信性进行研究，旨在提供一种可信web服务组合评估方法，为web服务组合的选择提供依据。web服务组合的可信度主要包括以下三个部分： 1）基于领域本体的web服务可信度量模型。 2）基于偏好推荐的原子web服务可信评估方法。 3）基于全局的个性化web服务组合可信评估方法。 研究思路： 本文主要研究基于全局的个性化web服务组合的可信评估方法，其研究思路可以大致如下：基于领域本体的web服务可信度和基于偏好推荐的原子web 服务可信评估方法。针对web服务组合的四种基本组合结构模式，主要研究如
最优化课程设计--共轭梯度法算法分析与实现
最优化课程设计--共轭梯度法算法分析与实现(设计程序) 题目共轭梯度法算法分析与实现 班级 / 学号 14140101/2011041401011 学生姓名黄中武指导教师王吉波王微微 课程设计任务书 课程名称最优化方法课程设计院(系) 理学院专业信息与计算科学 课程设计题目共轭梯度法算法分析与实现课程设计时间: 2014 年 6月 16日至 2014 年 6月 27日 课程设计的要求及内容: [要求] 1. 学习态度要认真，要积极参与课程设计，锻炼独立思考能力; 2. 严格遵守上机时间安排; 3. 按照MATLAB编程训练的任务要求来编写程序; 4. 根据任务书来完成课程设计论文; 5. 报告书写格式要求按照沈阳航空航天大学“课程设计报告撰写规范”; 6. 报告上交时间:课程设计结束时上交报告; 7. 严禁抄袭行为，一旦发现，课程设计成绩为不及格。 一、运用共轭梯度法求解无约束最优化问题 要求:1)了解求解无约束最优化问题的共轭梯度法; 2)绘出程序流程图; 3)编写求解无约束最优化问题的共轭梯度法MATLAB程序; 4)利用编写文件求解某无约束最优化问题;
5)给出程序注释。 指导教师年月日 负责教师年月日 学生签字年月日 沈阳航空航天大学 课程设计成绩评定单 课程名称最优化理论与算法课程设计院(系) 理学院专业信息与计算科学课程设计题目共轭梯度法算法分析与实现学号 2011041401011 姓名黄中武指导教师评语: 课程设计成绩 指导教师签字 年月日 最优化方法课程设计沈阳航空航天大学课程设计用纸目录 目录 一、正 文 (1) 二、总结 ............................................................... 8 参考文 献 ............................................................... 9 附录 .. (10) 第 I 页 最优化方法课程设计沈阳航空航天大学课程设计用纸正文 一、正文 一无约束最优化问题的共轭梯度法
最速下降法
最速下降法 %% 最速下降法图示 % 设置步长为0.1，f_change为改变前后的y值变化，仅设置了一个退出条件。syms x;f=x^2; step=0.1;x=2;k=0; %设置步长,初始值,迭代记录数 f_change=x^2; %初始化差值 f_current=x^2; %计算当前函数值 ezplot(@(x,f)f-x.^2) %画出函数图像 axis([-2,2,-0.2,3]) %固定坐标轴 hold on while f_change>0.000000001 %设置条件，两次计算的值之差小于某个数，跳出循环 x=x-step*2*x; %-2*x为梯度反方向，step为步长，！最速下降法！ f_change = f_current - x^2; %计算两次函数值之差 f_current = x^2 ; %重新计算当前的函数值 plot(x,f_current,'ro','markersize',7) %标记当前的位置 drawnow;pause(0.2); k=k+1; end hold off fprintf('在迭代%d次后找到函数最小值为%e，对应的x值为%e\n',k,x^2,x)
wolfe准则 unction [alpha, newxk, fk, newfk] = wolfe(xk, dk) rho = 0.25; sigma = 0.75; alpha = 1; a = 0; b = Inf; while (1) if ~(fun(xk+alpha*dk)<=fun(xk)+rho*alpha*gfun(xk)'*dk) b = alpha; alpha = (alpha+a)/2; continue; end if ~(gfun(xk+alpha*dk)'*dk>= sigma*gfun(xk)'*dk) a = alpha; alpha = min([2*alpha, (b+alpha)/2]); continue; end break; end newxk = xk+alpha*dk; fk = fun(xk); newfk = fun(newxk);
最优化方法课程设计
湖南****大学 课程设计 资料袋 理学院学院（系、部）2013-2014 学年第一学期课程名称最优化方法指导教师黄力职称讲师 学生姓名**** 专业班级数学与应用数学101班学号********** 学生姓名**** 专业班级数学与应用数学101班学号********* 学生姓名**** 专业班级数学与应用数学101班学号********* 题目最优化方法 成绩起止日期2013 年12 月16 日～2013 年12 月23 日 目录清单 序号材料名称资料数量备注 1 课程设计任务书 1 2 课程设计说明书 1 3 附件：课程设计主要模块实现代码 1 张4 5 6
湖南******大学 课程设计任务书 2013—2014 学年第1学期 理学院学院（系、部）数学与应用数学专业101 班课程名称：最优化方法 设计题目：求解各类最优化问题 完成期限：自2013 年12 月16 日至2013 年12月23 日共 1 周 任务及内容设计的任务：1、掌握Lingo和Matlab软件的相关知识； 2、熟练掌握相关Lingo和Matlab语句的编辑和运用； 3、运用所学最优化方法知识完成对各类最优化问题的求解。 内容包括：求解各类最优化问题，包括：铁板问题、配棉问题、连续投资问题、销售问题、整数规划模型。 进度安排 起止日期工作内容 2013.12.16~2013.12.17 查找资料并分析 2013.12.18~2013.12.20 列出不等式算法，实现相关算法并运算相关程序2013.12.21~2013.12.22 整理所解决的问题的相关资料 2013.12.23 完成课程设计报告 主要参考资料[1]蒋邵忠.线性规划与网络优化.杭州：浙江大学出版社，1992. [2]赵凤治，周继英.约束最优化计算方法.北京：科学出版社，1991. [3]施光燕，钱伟懿，庞丽萍.最优化方法.北京：高等教育出版社，2007.8 [4]林锉云，董加礼.多目标优化的方法和理论.长春：吉林教育出版社，1992. [5]张延华，许阳明.MATLAB使用指南.北京：科学技术文献出版社，1998. [6]施阳，李俊等.MATLAB语言工具箱——TOOLBOX实用指南.西安：西北工业大学出版社，1998. 指导教师（签字）：年月日系（教研室）主任（签字）：年月日
最速下降法求解这一无约束的最优化问题
第五题： 解：选择类型为： 2/13()x t y t x e x =+ 其中123,,x x x 是待求参数。根据最小二乘原理，参数123,,x x x 是下面优化问题的解。 []2 8 1231 m in (,,)()i i i f x x x y t y == -? 用最速下降法求解这一无约束的最优化问题。 zuiyouhua.m function sh=zuiyouhua(x0) % x0为初始猜测值 syms x y z a al; %====================================== t=[0.2,1,2,3,5,7,11,16]; r1=[5.05,8.88,11.63,12.93,14.15,14.73,15.30,15.60]; minf=0; for i=1:8 r(i)=x*exp(y/t(i))+z-r1(i); %构造最小二乘最优化的目标函数 minf=r(i)^2+minf; end %====================================== f1=diff(minf,x); f2=diff(minf,y); f3=diff(minf,z); %求目标函数的梯度 F=[f1,f2,f3]; %====================================== Fx1= -subs(F,{x,y,z},x0); Fx=Fx1/norm(Fx1); k=0; %====================================== %最速下降法核心迭代程序 while 1 x1=x0+a*Fx; P=subs(minf,{x,y,z},x1); xx1=xianxing(P); %调用线性搜索函数 al=huangjing(P,xx1); %调用黄金分割法函数； x0=x0+al*Fx; Fx1= -subs(F,{x,y,z},x0); Fx=Fx1/norm(Fx1); if norm(Fx1)<5e-4 sh=x0; return; end end %====================================== function xx=xianxing(Pa) %一维搜索法线性搜索函数 aa=findsym(Pa); a1=1; h=0.5; k=0; t1=2; while 1 a2=a1+h; Pa1=subs(Pa,aa,a1); Pa2=subs(Pa,aa,a2); if Pa2< Pa1 h=t1*h; a0=a1; a1=a2; k=k+1; if k>1000 disp('迭代步数太多，可能不收敛！'); end else if k==0 h=-h; a0=a2; else c1=min(a0,a2); d1=max(a0,a2); xx=[c1,d1]; return; end end end %====================================== function al1=huangjing(Pb,xx2)
最优化论文
题目：非线性最小二乘法问题的一种解法--高斯-牛顿法 学生姓名：聂倩云 学号：113113001039 学院：理学院 专业名称：应用数学
非线性最小二乘法问题的一种解法--高斯-牛顿法 目录 前言 (1) 1. 拟牛顿法及相关讨论 (1) 2.牛顿法 (1) 3.拟牛顿法 (2) 3.1DFP公式 (2) 3.2BFGS公式 (4) 3.3限域拟牛顿法 (6) 4.针对二次非凸性函数的若干变形 (6) 参考文献： (7)
非线性最小二乘法问题一种解法--高斯-牛顿法 学生：聂倩云 学号：113113001039 摘 要：非线性最小二乘法问题在工程技术、测绘等各个领域有着非常广泛的应用，我们考虑无约束非线性最小二乘问题的一种常见的解法：高斯-牛顿法。求解无约束优化问题的基本方法是牛顿法，本文从这点出发，介绍此方法步骤，探讨此方法的收敛性，讨论它的收敛速度，并给出高斯-牛顿法的一种修正：阻尼高斯牛顿法。 关键词：非线性最小二乘；高斯-牛顿法；收敛性；收敛速度 前言 非线性最小二乘问题结构特殊，不仅可以用一般的最优化问题求解的方法，还可以对一般的无约束优化问题求解方法进行改造，得到一些特殊的求解方法。而这些方法基本思想就是形成对目标函数的海森矩阵不同的近似。 1.非线性最小二乘法问题概述 非线性最小二乘法模型为 ()()[]()()()22 12 12121m in x r x r x r x r x f T m i i ===∑= 其一阶、二阶导数分别为 ()()()x r x A x g = ()()()()()()()x S x M x r x r x A x A x G m i i i T +=?+=∑=12 其中()()()()()T m x r x r x r x r ,,,21 =称为在点x 处的残向量，()x r i 为非线性函 数，且 ()()()[]x r x r x A m ??=,,1 ，其中()()() T x A x A x M =称为高斯-牛顿 矩阵，为()x G 中的线性项，()x S 为()x G 中的非线性项。 2.高斯-牛顿法 高斯-牛顿法主要思想是省略非线性项()x S 从而形成对海森矩阵的近似。
最优化方法与自动控制选修课论文
最优化方法课程大作业论文最优化方法与控制工程 学生姓名：熊柳 学生学号：201422000182 专业名称：控制工程
这学期按照培养方案，我学习了最优化方法这门课程。顾名思义，从课程名字就可知道这是一门关于对一项工程或是任务设计具体方案使其尽可能达到最高效率的课程。上课后，老师逐渐讲解一些最优化方法的基本思想和算法，开始对最优化方法有了更深的认识。最优化方法其实也是数学的一个分支学科，但最优化方法不同于其他分支，更偏向于具体的工程应用，实用性很强。 通过课堂学习以及查资料，我了解到最优化方法的一些相关知识，最优化方法，也叫做运筹学方法，是近几十年形成的，它主要运用数学的方法研究各种系统的优化途径及方案，为决策者提供科学决策的依据。最优化方法的目的在于针对所研究的系统，求得一个合理运用人力、物力和财力的最佳方案，发挥和提高系统的效能及效益，最终达到系统的最优目标。 最优化方法中具体的思想和算法大多数是以本科中学过的高数和线性代数中的知识为基础的，然后再接以现代的计算机编程技术来进行操作，例如C语言和Matlab，这样可以大大提高解决问题的效率和精准性，尤其对于石油院校的研究领域中的一些问题都是规模很大的工程问题，仅仅依靠人力基本无法计算，必须通过计算机来进行解决。老师开始给我们讲解一些最基础的最优化方法知识，例如：凸集和凸函数、范数等；然后介绍了最优化方法的研究对象、特点，以及最优化方法模型的建立和模型的分析、求解、应用，例如：线性规划问题、求极值、无约束最优化问题、等式约束最优化问题、不等式约束最优化问题等。用最优化方法解决实际问题，一般可经过下列步骤： ①提出最优化问题，收集有关数据和资料； ②建立最优化问题的数学模型（最优化模型一般包括变量、约束条件和目标函数三要素），确定变量,列出目标函数和约束条件； ③分析模型，选择合适的最优化方法； ④求解，一般通过编制程序，用计算机求最优解； ⑤最优解的检验和实施。 在学习了最优化方法导论之后，发现它在我所学的专业领域有极为重要的应用。它在我所学习的专业控制工程中发展成为了一门专门的学科——最优控制。 最优控制（optimal control ）是现代控制理论的核心，它研究的主要问题是：在满足一定约束条件下，寻求最优控制策略，使得性能指标取极大值或极小值。使一个系统的性能指标实现最优化可概括为：对一个受控的动力学系统或运动过程，从一类允许的控制方案中找出一个最优的控制方案，使系统的运动在由某个初始状态转移到指定的目标状态的同时，其性能指标值为最优。 最优控制问题，就是在给定条件下，对给定系统确定一种控制规律，使该系统能在规定的性能指标下具有最优值。也就是说最优控制就是要寻找容许的控制规律是动态系统从初始状态转移到某种要求的终端状态，且保证所规定的性能指
BFGS算法实现课程设计
《最优化方法》 课程设计 题目：BFGS算法分析与实现 院系：数学与计算科学学院 专业：统计学 姓名学号：吕效忠1200720225 指导教师：李丰兵 日期：2015 年01 月22 日
在求解无约束最优化问题的众多算法中，拟牛顿法是颇受欢迎的一类算法，尤其是用于求解小规模问题时，该类算法具有良好的数值效果，BFGS 算法被认为时数值效果最好的拟牛顿法，并且具有全局收敛性和超线性收敛速度。 随着速度更快及更复杂的计算机的出现，增强了我们的计算处理能力，同时也为我们设计算法带来了新的课题，并行计算机的发展为求解大规模最优化问题提供了一条新途径，对求解中小规模问题中数值效果好的算法并行化以用于大规模问题的求解受到广泛欢迎。 本文提出一种求解无约束最优化问题的并行BFGS 算法。无约束优化问题的核心是选择搜索方向。而BFGS 算法的基本思想是在牛顿法的第二步中用Hesse 矩阵2=)k k G f x （的某个近似矩阵k B 取代k G 。从而找出搜索方向，沿着这组方向进行搜索，求出目标函数的极小点。这种算法具有N 步终止性。再结合该算法编写MATLAB 程序，求解相同的无约束优化问题。 关键词：无约束优化；拟牛顿法；BFGS 算法；超线性收敛； MATLAB
In many algorithms that solve unconstrained optimization problems,the quasi-Newton method is a popular kind of algorithms. Especially it is used to solve the small problem. This algorithm has good numerical results. The BFGS algorithm is considered the best numerical effect of quasi-newton method, and it has global convergence and superlinear convergence rate. With the emergence of faster and more sophisticated computers, our computing ability has improved. But it also for our design algorithm has brought the new task.The development of parallel computer for solving large-scale optimization problem provides a new way. To solve the problem of small and medium-sized numerical algorithm with good effect in parallel to the popularity of large scale problems. This paper proposes a parallel BFGS algorithm for solving unconstrained optimization problems. At the heart of the unconstrained optimization problems is choose search direction. The BFGS algorithm is the basic idea of the Newton method that used in the second step in the replaced one of Hesse matrix. To find out the search direction, along this direction, this set of direction the minimum point of the objective function. This algorithm has N steps termination. Combining write the MATLAB program, the algorithm is employed to solve unconstrained optimization problems of the same. Key words: Unconstrained optimization;Quasi-Newton method; BFGS algorithm; Superlinear convergence; MATLAB