大连理工优化方法 增广拉格朗日方法MATLAB程序
matlab解决凸优化和拉格朗日对偶方法

matlab解决凸优化和拉格朗日对偶方法
Matlab是一个强大的数值计算和科学编程工具,提供了丰富的函数和工
具箱来解决各种数学优化问题,包括凸优化和拉格朗日对偶方法。
在Matlab中,我们可以使用内置函数和工具箱来解决凸优化问题。
凸优
化是一类非常重要且广泛应用的数学优化问题,其目标是最小化或最大化凸
函数,在给定一些约束条件下,求解最优解。
Matlab中最常用的凸优化函数是"cvx"工具箱。
该工具箱提供了一套简洁
而强大的函数,可以轻松地定义凸优化问题,并使用内置的求解算法进行求解。
通过该工具箱,用户可以快速解决线性规划、二次规划、半定规划和凸
二次规划等问题。
除了凸优化,Matlab也提供了功能强大的函数来解决拉格朗日对偶方法。
拉格朗日对偶方法是一种用于解决约束优化问题的有效技术。
它通过将原问
题转化为拉格朗日函数,并通过求解对偶问题来近似求解原问题。
在Matlab中,我们可以使用"quadprog"函数来解决带约束的二次规划问题,其中可通过添加约束条件和求解问题的对偶问题来实现拉格朗日对偶方法。
此外,Matlab还提供了其他一些函数和工具箱,如"fmincon"和"linprog",这些函数可以用于解决不同类型的优化问题。
Matlab是一个功能强大的工具,可以通过其内置函数和工具箱来解决凸
优化和拉格朗日对偶方法。
无论是解决线性规划问题还是非线性优化问题,Matlab都提供了易于使用且高效的求解方法,可以帮助研究人员和工程师解
决复杂的数学优化问题。
如何用Matlab写拉格朗日函数?

如何用Matlab写拉格朗日函数?
谢邀。
首先拉格朗日函数具体公式如下:
编写一个名为lagrange.m的M文件,然后设n个节点数据以数组x0, y0输入(注意Matlab的数组下标从1开始),m个插值点以数组x输入,输出数组y 为m个插值。
图片内容如下:
纯文本内容如下(可直接复制使用):
function y=lagrange(x0,y0,x)
n=length(x0);m=length(x);
for i=1:m
z=x(i);
s=0.0;
for k=1:n
p=1.0;
for j=1:n
if j~=k
p=p*(z-x0(j))/(x0(k)-x0(j));
end
end
s=p*y0(k)+s;
end
y(i)=s;
end
保存后调用编写的程序,并运行。
在Matlab的命令窗口输入【lagrange (x,y,xh)】按【Enter】键即可得到拉格朗日插值函数计算的插值。
如果你对科学和科技内容感兴趣,欢迎订阅我的头条号。
我会在这里发布所有与科技、科学有关的有趣文章。
偶尔也回答有趣的问题,有问题可随时在评论区回复和讨论,看到即回。
(码字不易,若文章对你帮助可点赞支持~)。
大连理工优化方法大作业MATLAB编程

function [x,dk,k]=fjqx(x,s) flag=0;a=0;b=0;k=0;d=1;while(flag==0)[p,q]=getpq(x,d,s);if (p<0)b=d;d=(d+a)/2;endif(p>=0)&&(q>=0)dk=d;x=x+d*s;flag=1;endk=k+1;if(p>=0)&&(q<0)a=d;d=min{2*d,(d+b)/2};endend%定义求函数值的函数fun,当输入为x0=(x1,x2)时,输出为f function f=fun(x)f=(x(2)-x(1)^2)^2+(1-x(1))^2;function gf=gfun(x)gf=[-4*x(1)*(x(2)-x(1)^2)+2*(x(1)-1),2*(x(2)-x(1)^2)]; function [p,q]=getpq(x,d,s)p=fun(x)-fun(x+d*s)+0.20*d*gfun(x)*s';q=gfun(x+d*s)*s'-0.60*gfun(x)*s';结果:x=[0,1];s=[-1,1];[x,dk,k]=fjqx(x,s)x =-0.0000 1.0000dk =1.1102e-016k =54function f= fun( X )%所求问题目标函数f=X(1)^2-2*X(1)*X(2)+2*X(2)^2+X(3)^2+ X(4)^2-X(2)*X(3)+2*X(1)+3*X(2)-X(3);endfunction g= gfun( X )%所求问题目标函数梯度g=[2*X(1)-2*X(2)+2,-2*X(1)+4*X(2)-X(3)+3,2*X(3)-X(2)-1,2*X(4)];endfunction [ x,val,k ] = frcg( fun,gfun,x0 )%功能:用FR共轭梯度法求无约束问题最小值%输入:x0是初始点,fun和gfun分别是目标函数和梯度%输出:x、val分别是最优点和最优值,k是迭代次数maxk=5000;%最大迭代次数rho=0.5;sigma=0.4;k=0;eps=10e-6;n=length(x0);while(k<maxk)g=feval(gfun,x0);%计算梯度itern=k-(n+1)*floor(k/(n+1));itern=itern+1;%计算搜索方向if(itern==1)d=-g;elsebeta=(g*g')/(g0*g0');d=-g+beta*d0;gd=g'*d;if(gd>=0.0)d=-g;endendif(norm(g)<eps)break;endm=0;mk=0;while(m<20)if(feval(fun,x0+rho^m*d)<feval(fun,x0)+sigma*rho^m*g'*d) mk=m;break;endm=m+1;endx0=x0+rho^mk*d;val=feval(fun,x0);g0=g;d0=d;k=k+1;endx=x0;val=feval(fun,x0);end结果:>> x0=[0,0,0,0];>> [ x,val,k ] = frcg( 'fun','gfun',x0 )x =-4.0000 -3.0000 -1.0000 0val =-8.0000k =21或者function [x,f,k]=second(x)k=0;dk=dfun(x);g0=gfun(x);s=-g0;x=x+dk*s;g1=gfun(x);while(norm(g1)>=0.02)if(k==3)k=0;g0=gfun(x);s=-g0;x=x+dk*s;g1=gfun(x);else if(k<3)u=((norm(g1))^2)/(norm(g0)^2); s=-g1+u*s;k=k+1;g0=g1;dk=dfun(x);x=x+dk*s;g1=gfun(x);endendf=fun(x);endfunction f=fun(x)f=x(1)^2-2*x(1)*x(2)+2*x(2)^2+x(3)^2+x(4)^2-x(2)*x(3)+2*x(1)+3*x(2)-x(3); function gf=gfun(x)gf=[2*x(1)-2*x(2)+2,-2*x(1)+4*x(2)-x(3)+3,2*x(3)-x(2)-1,2*x(4)];function [p,q]=con(x,d)ss=-gfun(x);p=fun(x)-fun(x+d*ss)+0.2*d*gfun(x)*(ss)';q=gfun(x+d*ss)*(ss)'-0.6*gfun(x)*(ss)';function dk=dfun(x)flag=0;a=0;d=1;while(flag==0)[p,q]=con(x,d);if (p<0)b=d;d=(d+a)/2;endif(p>=0)&&(q>=0)dk=d;flag=1;endif(p>=0)&&(q<0)a=d;d=min{2*d,(d+b)/2};endEnd结果:x=[0,0,0,0];>> [x,f,k]=second(x)x =-4.0147 -3.0132 -1.0090 0 f = -7.9999k = 1function [f,x,k]=third_1(x)k=0;g=gfun(x);while(norm(g)>=0.001)s=-g;dk=dfun(x,s);x=x+dk*s;k=k+1;g=gfun(x);f=fun(x);endfunction f=fun(x)f=x(1)+2*x(2)^2+exp(x(1)^2+x(2)^2);function gf=gfun(x)gf=[1+2*x(1)*exp(x(1)^2+x(2)^2),4*x(2)+2*x(2)*(x(1)^2+x(2)^2)];function [j_1,j_2]=con(x,d,s)j_1=fun(x)-fun(x+d*s)+0.1*d*gfun(x)*(s)'; j_2=gfun(x+d*s)*(s)'-0.5*gfun(x)*(s)'; function dk=dfun(x,s)%获取步长flag=0;a=0;d=1;while(flag==0)[p,q]=con(x,d,s);if (p<0)b=d;d=(d+a)/2;endif(p>=0)&&(q>=0)dk=d;flag=1;endif(p>=0)&&(q<0)a=d;d=min{2*d,(d+b)/2};endend结果:x=[0,1];[f,x,k]=third_1(x)f =0.7729x = -0.4196 0.0001k =8(1)程序:function [f,x,k]=third_2(x)k=0;H=inv(ggfun(x));g=gfun(x);while(norm(g)>=0.001)s=(-H*g')';dk=dfun(x,s);x=x+dk*s;k=k+1;g=gfun(x);f=fun(x);endfunction f=fun(x)f=x(1)+2*x(2)^2+exp(x(1)^2+x(2)^2); function gf=gfun(x)gf=[1+2*x(1)*exp(x(1)^2+x(2)^2),4*x(2)+2*x(2)*(x(1)^2+x(2)^2)]; function ggf=ggfun(x)ggf=[(4*x(1)^2+2)*exp(x(1)^2+x(2)^2),4*x(1)*x(2)*exp(x(1)^2+x(2)^2);4*x(1)*x(2)*exp(x(1)^2+x(2)^2),4+(4*x(2)^2+2)*exp(x(1)^2+x(2)^2)]; function [j_1,j_2]=con(x,d,s)j_1=fun(x)-fun(x+d*s)+0.1*d*gfun(x)*(s)';j_2=gfun(x+d*s)*(s)'-0.5*gfun(x)*(s)';function dk=dfun(x,s)% 步长获取flag=0;a=0;d=1;b=10000;while(flag==0)[p,q]=con(x,d,s);if (p<0)b=d;d=(d+a)/2;endif(p>=0)&&(q>=0)dk=d;flag=1;endif(p>=0)&&(q<0)a=d;if 2*d>=(d+b)/2d=(d+b)/2;else d=2*d;endendEnd结果:x=[0,1];[f,x,k]=third_2(x)f =0.7729x = -0.4193 0.0001k =8(2)程序:function [f,x,k]=third_3(x) k=0;X=cell(2);g=cell(2);X{1}=x;H=eye(2);g{1}=gfun(X{1});s=(-H*g{1}')';dk=dfun(X{1},s);X{2}=X{1}+dk*s;g{2}=gfun(X{2});while(norm(g{2})>=0.001)dx=X{2}-X{1};dg=g{2}-g{1};v=dx/(dx*dg')-(H*dg')'/(dg*H*dg'); h1=H*dg'*dg*H/(dg*H*dg');h2=dx'*dx/(dx*dx');h3=dg*H*dg'*v'*v;H=H-h1+h2+h3;k=k+1;X{1}=X{2};g{1}=gfun(X{1});s=(-H*g{1}')';dk=dfun(X{1},s);X{2}=X{1}+dk*s;g{2}=gfun(X{2});norm(g{2});f=fun(x);x=X{2};endfunction f=fun(x)f=x(1)+2*x(2)^2+exp(x(1)^2+x(2)^2);function gf=gfun(x)gf=[1+2*x(1)*exp(x(1)^2+x(2)^2),4*x(2)+2*x(2)*(x(1)^2+x(2)^2)];function ggf=ggfun(x)ggf=[(4*x(1)^2+2)*exp(x(1)^2+x(2)^2),4*x(1)*x(2)*exp(x(1)^2+x(2)^2);4*x(1)*x(2)* exp(x(1)^2+x(2)^2),4+(4*x(2)^2+2)*exp(x(1)^2+x(2)^2);function [p,q]=con(x,d,s)p=fun(x)-fun(x+d*s)+0.1*d*gfun(x)*(s)';q=gfun(x+d*s)*(s)'-0.5*gfun(x)*(s)';function dk=dfun(x,s)flag=0;a=0;d=1;b=10000;while(flag==0)[p,q]=con(x,d,s);if (p<0)b=d;d=(d+a)/2;endif(p>=0)&&(q>=0) dk=d;flag=1;endif(p>=0)&&(q<0)a=d;if 2*d>=(d+b)/2d=(d+b)/2;else d=2*d;endendend结果:x=[0,1];[f,x,k]=third_3(x)f =0.7729x = -0.4195 0.0000 k=6function callqpactH=[2 0; 0 2];c=[-2 -5]';Ae=[ ]; be=[ ];Ai=[1 -2; -1 -2; -1 2;1 0;0 1];bi=[-2 -6 -2 0 0]';x0=[0 0]';[x,lambda,exitflag,output]=qpact(H,c,Ae,be,Ai,bi,x0) function [x,lamk,exitflag,output]=qpact(H,c,Ae,be,Ai,bi,x0) epsilon=1.0e-9; err=1.0e-6;k=0; x=x0; n=length(x); kmax=1.0e3;ne=length(be); ni=length(bi); lamk=zeros(ne+ni,1); index=ones(ni,1);for (i=1:ni)if(Ai(i,:)*x>bi(i)+epsilon), index(i)=0; endendwhile(k<=kmax)Aee=[];if(ne>0), Aee=Ae; endfor(j=1:ni)if(index(j)>0), Aee=[Aee; Ai(j,:)]; end endgk=H*x+c;[m1,n1] = size(Aee);[dk,lamk]=qsubp(H,gk,Aee,zeros(m1,1)); if(norm(dk)<=err)y=0.0;if(length(lamk)>ne)[y,jk]=min(lamk(ne+1:length(lamk))); endif(y>=0)exitflag=0;elseexitflag=1;for(i=1:ni)if(index(i)&(ne+sum(index(1:i)))==jk) index(i)=0; break;endendendk=k+1;elseexitflag=1;alpha=1.0; tm=1.0;for(i=1:ni)if((index(i)==0)&(Ai(i,:)*dk<0)) tm1=(bi(i)-Ai(i,:)*x)/(Ai(i,:)*dk); if(tm1<tm)tm=tm1; ti=i;endendendalpha=min(alpha,tm);x=x+alpha*dk;if(tm<1), index(ti)=1; end endif(exitflag==0), break; endk=k+1;endoutput.fval=0.5*x'*H*x+c'*x; output.iter=k;function [x,lambda]=qsubp(H,c,Ae,be) ginvH=pinv(H);[m,n]=size(Ae);if(m>0)rb=Ae*ginvH*c + be;lambda=pinv(Ae*ginvH*Ae')*rb;x=ginvH*(Ae'*lambda-c);elsex=-ginvH*c;lambda=0;end结果>>callqpactx =1.40001.7000lambda =0.8000exitflag =output =fval: -6.4500iter: 7function [x,mu,lambda,output]=multphr(fun,hf,gf,dfun,dhf,dgf,x0)%功能: 用乘子法解一般约束问题: min f(x), s.t. h(x)=0, g(x).=0%输入: x0是初始点, fun, dfun分别是目标函数及其梯度;% hf, dhf分别是等式约束(向量)函数及其Jacobi矩阵的转置;% gf, dgf分别是不等式约束(向量)函数及其Jacobi矩阵的转置;%输出: x是近似最优点,mu, lambda分别是相应于等式约束和不等式约束的乘子向量; % output是结构变量, 输出近似极小值f, 迭代次数, 内迭代次数等maxk=500;c=2.0;eta=2.0;theta=0.8;k=0;ink=0;epsilon=0.00001;x=x0;he=feval(hf,x);gi=feval(gf,x);n=length(x);l=length(he);m=length(gi);mu=zeros(l,1);lambda=zeros(m,1);btak=10;btaold=10;while(btak>epsilon&&k<maxk)%调用BFGS算法程序求解无约束子问题[x,ival,ik]=bfgs('mpsi','dmpsi',x0,fun,hf,gf,dfun,dhf,dgf,mu,lambda,c);ink=ink+ik;he=feval(hf,x);gi=feval(gf,x);btak=0;for i=1:lbtak=btak+he(i)^2;end%更新乘子向量for i=1:mtemp=min(gi(i),lambda(i)/c);btak=btak+temp^2;endbtak=sqrt(btak);if btak>epsilonif k>=2&&btak>theta*btaoldc=eta*c;endfor i=1:lmu(i)=mu(i)-c*he(i);endfor i=1:mlambda(i)=max(0,lambda(i)-c*gi(i));endk=k+1;btaold=btak;x0=x;endendf=feval(fun,x);output.fval=f;output.iter=k;%增广拉格朗日函数function psi=mpsi(x,fun,hf,gf,dfun,dhf,dgf,mu,lambda,c) f=feval(fun,x);he=feval(hf,x);gi=feval(gf,x);l=length(he);m=length(gi);psi=f;s1=0;for i=1:lpsi=psi-he(i)*mu(i);s1=s1+he(i)^2;endpsi=psi+0.5*c*s1;s2=0;for i=1:ms3=max(0,lambda(i)-c*gi(i));s2=s2+s3^2-lambda(i)^2;endpsi=psi+s2/(2*c);%不等式约束函数文件g1.mfunction gi=g1(x)gi=10*x(1)-x(1)^2+10*x(2)-x(2)^2-34;%目标函数的梯度文件df1.mfunction g=df1(x)g=[4, -2*x(2)]';%等式约束(向量)函数的Jacobi矩阵(转置)文件dh1.m function dhe=dh1(x)dhe=[-2*x(1), -2*x(2)]'%不等式约束(向量)函数的Jacobi矩阵(转置)文件dg1.m function dgi=dg1(x)dgi=[10-2*x(1), 10-2*x(2)]';function [x,val,k]=bfgs(fun,gfun,x0,varargin)maxk=500;rho=0.55;sigma=0.4;epsilon=0.00001;k=0;n=length(x0);Bk=eye(n);while(k<maxk)gk=feval(gfun,x0,varargin{:});if(norm(gk)<epsilon)break;enddk=-Bk\gk;m=0;mk=0;while(m<20)newf=feval(fun,x0+rho^m*dk,varargin{:});oldf=feval(fun,x0,varargin{:});if(newf<oldf+sigma*rho^m*gk'*dk)mk=m;break;endm=m+1;endx=x0+rho^mk*dk;sk=x-x0;yk=feval(gfun,x,varargin{:})-gk;if(yk'*sk>0)Bk=Bk-(Bk*sk*sk'*Bk)/(sk'*Bk*sk)+(yk*yk')/(yk'*sk);endk=k+1;x0=x;endval=feval(fun,x0,varargin{:});结果x=[2 2]';[x,mu,lambda,output]=multphr('fun','hf','gf1','df','dh','dg',x0) x =1.00134.8987mu =0.7701lambda =0.9434output =fval: -31.9923iter: 4f=[3,1,1];A=[2,1,1;1,-1,-1];b=[2;-1];lb=[0,0,0];x=linprog(f,A,b,zeros(3),[0,0,0]',lb)结果:Optimization terminated.x =0.00000.50000.5000。
数据增广 matlab程序

数据增广 matlab程序
在MATLAB中进行数据增广可以采用多种方法,包括图像处理、数据生成和增强等技术。
以下是一个简单的示例程序,用于对图像数据进行水平翻转和旋转增广:
matlab.
% 读取原始图像数据。
originalImage = imread('original.jpg');
% 水平翻转。
flippedImage = fliplr(originalImage);
% 旋转增广。
rotatedImage = imrotate(originalImage, 45);
% 保存增广后的图像数据。
imwrite(flippedImage, 'flipped.jpg');
imwrite(rotatedImage, 'rotated.jpg');
这个简单的示例程序展示了如何使用MATLAB对图像数据进行水平翻转和旋转增广。
当然,实际的数据增广可能涉及到更复杂的处理,比如添加噪声、改变亮度和对比度等。
针对不同的数据类型和增广需求,具体的程序会有所不同。
除了图像处理,对于其他类型的数据,比如文本数据或者时间序列数据,可以采用一些统计学方法或者模拟方法进行增广。
MATLAB提供了丰富的工具和函数,可以帮助你实现各种类型的数据增广操作。
例如,你可以使用数据生成函数来创建符合特定分布的数据,然后对其进行变换和扰动以进行增广。
总的来说,数据增广是一个非常灵活和多样化的过程,具体的实现方法会根据数据类型和增广目的的不同而有所差异。
希望这个简单的示例程序能够给你一些启发,让你在MATLAB中实现更复杂的数据增广操作。
优化方法作业第二版

优化方法上机大作业院系:化工与环境生命学部姓名:李翔宇学号:31607007 指导教师:肖现涛第一题:编写程序求解下述问题min y(z) = (1 —xi)2+ 100(x2 —xj)2.初始点取/ = 0,精度取s = le - 4,步长由Armijo线捜索生成,方向分别由下列方法生成:最速下降法BFGS方法共辄梯度法1.最速下降法源程序如下:function x_star = ZSXJ (x0,eps) gk = grad(xO);res = norm(g k);k = 0;while res > eps && k<=10000 dk = -gk;ak =1; f0 = fun(xO);f1 = fun(xO+ak*dk);slope = dot(gk,dk);while f1 > f0 + 0.0001*ak*slope ak = ak/2;xk = x0 + ak*dk;f1 = fun(xk);endk = k+1;x0 = xk;gk = grad(xk);res = norm(gk);fprintf('--The %d-th iter, the residual is %f\n',k,res);end x_star = xk; end function f = fun(x)f = (1-x(1))A2 + 100*以(2)咲(1)八2)八2;end function g = grad(x) g = zeros(2,1);g(1)=2*(x(1)-1)+400*x(1)*(x(1)A2-x(2)); g(2) = 200*(x(2)-x(1)A2);end 运行结果:>> x0=[0,0]';>> esp=1e-4;>> xk= ZSXJ(x0,eps)--The 1-th iter, the residual is 13.372079 --The 2-th iter, the residual is 12.079876 --The 3-th iter, the residual is 11.054105 --The 9144-th iter, the residual is 0.000105 --The 9145-th iter, the residual is 0.000102 --The 9146-th iter, the residual is0.000100 xk =0.99990.9998MATLAB 截屏:>> xO= [Qj 01’ :>> esp=le-4:>> xk=ZSXJ txOj eps)一The I-th it er?the residual is13.372075一The2-th it er j the residual is12,07&876一Iht3-th it亡「■the residual is11. 054105一The Wh it er j the residual is10. 421221一一Ih?5-th it er^the residual is10. 020369Tl_ -■:丄一一丄ll_ ______ I; Ji ___ '1J _一The9142-th iter,the residual is0.000111-- The9143-th iterj the residual is0.000108一一The9144-th iter>the匸esidual is D. 000105一-The9145-th iter f th?residual is0. 000102一Th?9143-th iter,the residual is0. 0001000.99990.99932. 牛顿法源程序如下:function x_star = NEWTON (x0,eps) gk = grad(x0);bk = [grad2(xO)]A(-1);res = norm(gk);k = 0;while res > eps && k<=1000dk=-bk*gk; xk=x0+dk;k = k+1;x0 = xk;gk = grad(xk);bk = [grad2(xk)]A(-1);res = norm(gk);fprintf('--The %d-th iter, the residual is %f\n',k,res); end x_star = xk;endfunction f = fun(x)f = (1-x(1))A2 + 100*(x(2)-x(1)A2)A2;end function g = grad2(x)g = zeros(2,2); g(1,1)=2+400*(3*x(1)A2-x(2));g(1,2)=-400*x(1);g(2,1)=-400*x(1);g(2,2)=200;endfunction g = grad(x)g = zeros(2,1);g(1)=2*(x(1)-1)+400*x(1)*(x(1)A2-x(2));g(2) = 200*(x(2)-x(1)A2);end运行结果:>> xO=[O,O]';eps=1e-4;>> xk= NEWTON (x0,eps)--The 1-th iter, the residual is 447.213595--The 2-th iter, the residual is 0.000000xk =1.00001.0000MATALB 截屏;»x0= [0, DY :>> esp=1;»xk^NEirONtaO, eps)—The 1-th iter, the residual is 447,213595 一The 2-th iter, the residual is0.OOQOQOxk =L 0000|L 00003. BFGS 方法源程序如下:function x_star = Bfgs(x0,eps) g0 = grad(x0);gk=g0;res = norm(gk);Hk=eye(2);k = 0;while res > eps && k<=1000dk = -Hk*gk;ak =1; f0 = fun(x0);f1 = fun(x0+ak*dk);slope = dot(gk,dk);while f1 > f0 + 0.1*ak*slopeak = ak/2;xk = x0 + ak*dk;f1 = fun(xk);endk = k+1;fa0=xk-x0;x0 = xk;g0=gk;gk = grad(xk); y0=gk-g0;Hk=((eye(2)-fa0*(y0)')/((fa0)'*(y0)))*((eye(2)-(y0)*(fa0)')/((fa0)'*(y0)))+(fa0*(fa0)')/((fa0)'*(y0));res = norm(gk);fprintf('--The %d-th iter, the residual is %f\n',k,res); end x_star = xk; end function f=fun(x)f=(1-x(1))A2 + 100*債(2)咲(1)八2)八2;endfunction g = grad(x)g = zeros(2,1);g(1)=2*(x(1)-1)+400*x(1)*(x(1)A2-x(2));g(2) = 200*(x(2)-x(1)A2);end运行结果:>> x0=[0,0]';>> esp=1e-4;>> xk= Bfgs(x0,eps)--The 1-th iter, the residual is 3.271712--The 2-th iter, the residual is 2.381565--The 3-th iter, the residual is 3.448742--The 1516-th iter, the residual is 0.000368 --The 1517-th iter, the residual is0.000099 xk =1.00011.0002MATLAB 截屏:x0= [0, 0]J:esp=le-4: xk=Bfgs (xOj eps)一The1th it erj the residual is3. 271712一The2th it erj the residual is2.381565一The3th it the residual is3.448742一The4th it er,the residual is3, 162431— The5th it erj the residual is2. 989084—The 1515-th iter, the residual is 0.000108—The 1516-th iter, the residual is 0.000368—The 1517-th iter, the residual is 0. 0000991.00011.00024. 共轭梯度法源程序如下:function x_star =Conj (x0,eps)gk = grad(x0);res = norm(gk);k = 0;dk = -gk;while res > eps && k<=1000ak =1; f0 = fun(x0);f1 = fun(x0+ak*dk);slope = dot(gk,dk);while f1 > f0 + 0.1*ak*slopeak = ak/2;xk = x0 + ak*dk;f1 = fun(xk);endd0=dk;g0=gk;k=k+1;xO=xk;gk=grad(xk);f=(norm(gk)/norm(gO))A2;res=norm(gk);dk=-gk+f*d0;fprintf('--The %d-th iter, the residual is %f\n',k,res);endx_star = xk;endfunction f=fun(x)f=(1-x(1))A2+100*(x(2)-x(1)A2)A2;endfunction g=grad(x)g=zeros(2,1);g(1)=400*x(1)A3-400*x(1)*x(2)+2*x(1)-2;g(2)=-200*x(1)A2+200*x(2);end运行结果:>> xO=[O,O]';>> eps=1e-4;>> xk=Conj(xO,eps)--The 1-th iter, the residual is 3.271712--The 2-th iter, the residual is 1.380542--The 3-th iter, the residual is 4.527780--The 4-th iter, the residual is 0.850596--The 73-th iter, the residual is 0.001532 --The 74-th iter, the residual is 0.000402 --The 75-th iter, the residual is0.000134 --The 76-th iter, the residual is 0.000057 xk =0.99990.9999MATLAB 截屏:» ito= O]T:>> esp=l*-4 :>> xk=Conj eps)—The l-th it efj the residual is 3. 271712~Ihe2-th it erj the residual IS 1. 3805423-th it er^the residual IS 4. 527780—I he4-th it er^the residual IS0.8505&6—I he5-th it erj the residual is0.559005——Tin 尺一+ Vi■i十戶T十Ha■r 戶 uT H IT-al H QRR7J.il■■丄丄比U 3^111丄LBL,LILS丄M th UUUUZJ一The70-th iter,the residual is0. 001423一The71-th iter,the residual is0. 002841---The72-th iter^the residual is0. 002945一The73-th itetj the residual is0. 001532—Th?74-th iter,the residual is0. 000403—The75-th it the residual is0. 000134一Iht76-th iter,the r*sidual is0.0000570.99990-9999第二题:编写程序利用增广拉格朗日方法求解下述问题初始点取= 0,精度取s= lc-4.解:目标函数文件fl.mfunction f=f1(x)f=4*x(1)-x(2)A2-12;等式约束函数文件hl.mfunction he=h1(x)he=25-x(1)A2-x(2)A2;不等式约束函数文件gl.mfunction gi=g1(x)gi=10*x(1)-x(1)A2+10*x(2)-x(2)A2-34;目标函数的梯度文件dfl.mfunction g=df1(x)g = [4, 2.0*x(2)]';等式约束(向量)函数的Jacobi矩阵(转置)文件dhl.mfunction dhe=dh1(x)dhe = [-2*x(1), -2*x(2)]';不等式约束(向量)函数的Jacobi矩阵(转置)文件dg1.mfunction dgi=dg1(x)dgi = [10-2*x(1), 10-2*x(2)]';然后在Matlab命令窗口输入如下命令:x0=[0,0]';[X,mu,lambda,output]=multphr('f1','h1','g1','df1','dh1','dg1',x0);得到如下输出:x =4.898717426488211.00128197198571算法编程利用程序调用格式function [x, mu, lambda, out put ] =mul t phr (furij hf, gf, dfun, dhfj dgf, xO)paxk=500;si gma=2* 0; eta z2. 0; theta z O* 8;k=0; ink=0;epsilon=le-4;x=xO; he-feval (hf f x); gi=feval (gf> x);n=length(K); 1=1 eng th (he); nFlength(gi),rru=O> l*ones(lj 1); lairbda=O» l*ones(n A 1); btak=10; btaold=10;^hile(btak>epsilon & k<maxk)[爲ival, ik]=bfgsC 叩si"," dirpsi", xO* fun, hf, gf, dfun, dhf, dgf, m f 1 ambda, sigma); ink二ink+ik;he=feval (h£ x); gi=feval (gf, x);btak-0,0; 丹for (1=1:1)^ btak=btak+he(i) "2; endfor i=l:mteitp=min(gi (i), lairbda(i)/sigma); btak-btak+temp"2;end btak z sqrt(btak); if btak>epsilon if(k>=2 & btak > theta*btaold) sig^eta+sigma, end for iDu[i)z mu(i)-sigina*he(i); endfor (i=l:nOlambda(i)z max(0.0, lairbda(i)-signia*gi(i));endendk二k+1;btaold=btak;xO=x;endf=f eval (fun, x);output. fral=f; output. iter=k;output* inner_iter-ink;output,bta-btak;function [x, val, k]=bfgs (fun^ gfun, xO, varargin) maxk=500;rho=0. 55; sigmal=O. 4; epsi1onl = le—5;k=0; n=length(xO);Bk=eye (n) ; %Bk=feval (' Hess^ , xO);while(k<maxk)gk=feval (gfun, xO, varargin {: });if(norm(gk)<epsilonl), break; enddk=-Bk\gk;n»=0; ink=O;while(m<20) 亠newf=feval (fun, xO+rho^irF^dk, varacrgin {: }); oldf=feval (fun, xO, varargin {: });i f (newf <ol df+si gir)al*rho m*gk,*dk) rnk=m; break;endm=irrH;endx= xO+rho ^ink*dk;sk=x—xO; yk=feval (gfun^ x, varargin {: } ) -gk;i f (yk^ *sk>0)Bk=Bk—(Bk*sk*sk J *Bk)/(sk‘ *Bk*sk)+(yk*yk J )/(yk‘ *sk); end k=k+l;xO=x;endval = f eval (fun, xO, v ar argin {: });第三题:■下载安装 CVX h http: /cvx/■利用CVX 编写代码求解下述问题迟1 + 牝 一 1 < 0. xi > 0.工2 > 0 ■利用CVX 编写代码求解下述问题min —3J :I — X2 — 3帀S.t. 2淤]十念2 +②3 W 2x\ + 2x2 + 3x3 < 5 2叭 +2x 2 + 巧 W6 37 > 0.1.解:将目标函数改写为向量形式:x'*a*x-b*x程序代码:n=2;a=[0.5,0;0,1];b=[2 4];c=[1 1];cvx_beginvariable x(n)minimize( x'*a*x-b*x)subject toc * x <= 1x>=0cvx_end运算结果:Calling SDPT3 4.0: 7 variables, 3 equality constraintsFor improved efficiency, SDPT3 is solving the dual problem.nun 1-2—2x1 —■4J *2 subject tonum. of constraints = 3dim. of socp var = 4, num. of socp blk = 1dim. of linear var = 3*******************************************************************SDPT3: Infeasible path-following algorithms*******************************************************************version predcorr gam expon scale_dataNT 1 0.000 1 0it pstep dstep pinfeas dinfeas gap prim-obj dual-obj cputime0|0.000|0.000|8.0e-001|6.5e+000|3.1e+002| 1.000000e+001 0.000000e+000| 0:0:00| chol 1 1 1|1.000|0.987|4.3e-007|1.5e-001|1.6e+001| 9.043148e+000 -2.714056e-001| 0:0:01| chol 1 1 2|1.000|1.000|2.6e-007|7.6e-003|1.4e+000| 1.234938e+000 -5.011630e-002| 0:0:01| chol 1 1 3|1.000|1.000|2.4e-007|7.6e-004|3.0e-001| 4.166959e-001 1.181563e-001| 0:0:01| chol4|0.892|0.877|6.4e-008|1.6e-004|5.2e-002| 2.773022e-001 2.265122e-001| 0:0:01| chol5|1.000|1.000|1.0e-008|7.6e-006|1.5e-002| 2.579468e-001 2.427203e-001| 0:0:01| chol6|0.905|0.904|3.1e-009|1.4e-006|2.3e-003| 2.511936e-001 2.488619e-001| 0:0:01| chol7|1.000|1.000|6.1e-009|7.7e-008|6.6e-004| 2.503336e-001 2.496718e-001| 0:0:01| chol8|0.903|0.903|1.8e-009|1.5e-008|1.0e-004| 2.500507e-001 2.499497e-001| 0:0:01| chol9|1.000|1.000|4.9e-010|3.5e-010|2.9e-005| 2.500143e-001 2.499857e-001| 0:0:01| chol10|0.904|0.904|5.7e-011|1.3e-010|4.4e-006| 2.500022e-001 2.499978e-001| 0:0:01| chol11|1.000|1.000|5.2e-013|1.1e-011|1.2e-006| 2.500006e-001 2.499994e-001| 0:0:01| chol12|1.000|1.000|5.9e-013|1.0e-012|1.8e-007| 2.500001e-001 2.499999e-001| 0:0:01| chol13|1.000|1.000|1.7e-012|1.0e-012|4.2e-008| 2.500000e-001 2.500000e-001| 0:0:01| chol14|1.000|1.000|2.3e-012|1.0e-012|7.3e-009| 2.500000e-001 2.500000e-001| 0:0:01|stop: max(relative gap, infeasibilities) < 1.49e-008number of iterations = 14primal objective value = 2.50000004e-001dual objective value = 2.49999996e-001gap := trace(XZ) = 7.29e-009relative gap = 4.86e-009actual relative gap = 4.86e-009rel. primal infeas (scaled problem) = 2.33e-012rel. dual " " " = 1.00e-012rel. primal infeas (unscaled problem) = 0.00e+000rel. dual " " " = 0.00e+000norm(X), norm(y), norm(Z) = 3.2e+000, 1.5e+000, 1.9e+000norm(A), norm(b), norm(C) = 3.9e+000, 4.2e+000, 2.6e+000 Total CPU time (secs) = 0.99CPU time per iteration = 0.07termination code = 0DIMACS: 3.3e-012 0.0e+000 1.3e-012 0.0e+000 4.9e-009 4.9e-009Status: SolvedOptimal value (cvx_optval): -32. 程序代码:n=3; a=[-3 -1 -3];b=[2;5;6];C=[2 1 1;1 2 3;2 2 1]; cvx_beginvariable x(n) minimize( a*x)subject toC * x <= bx>=0 cvx_end 运行结果:Calling SDPT3 4.0: 6 variables, 3 equality constraintsnum. of constraints = 3dim. of linear var = 6*******************************************************************SDPT3: Infeasible path-following algorithms*******************************************************************version predcorr gam expon scale_dataNT 1 0.000 1 0it pstep dstep pinfeas dinfeas gap prim-obj dual-obj cputime0|0.000|0.000|1.1e+001|5.1e+000|6.0e+002|-7.000000e+001 0.000000e+000| 0:0:00| chol 1 1 1|0.912|1.000|9.4e-001|4.6e-002|6.5e+001|-5.606627e+000 -2.967567e+001| 0:0:00| chol 1 1 2|1.000|1.000|1.3e-007|4.6e-003|8.5e+000|-2.723981e+000 -1.113509e+001| 0:0:00| chol 1 1 3|1.000|0.961|2.3e-008|6.2e-004|1.8e+000|-4.348354e+000 -6.122853e+000| 0:0:00| chol 1 1 4|0.881|1.000|2.2e-008|4.6e-005|3.7e-001|-5.255152e+000 -5.622375e+000| 0:0:00| chol 1 1 5|0.995|0.962|1.6e-009|6.2e-006|1.5e-002|-5.394782e+000 -5.409213e+000| 0:0:00| chol 1 1 6|0.989|0.989|2.7e-010|5.2e-007|1.7e-004|-5.399940e+000 -5.400100e+000| 0:0:00| chol 1 1 7|0.989|0.989|5.3e-011|5.8e-009|1.8e-006|-5.399999e+000 -5.400001e+000| 0:0:00| chol 1 1 8|1.000|0.994|2.8e-013|4.3e-011|2.7e-008|-5.400000e+000 -5.400000e+000| 0:0:00|stop: max(relative gap, infeasibilities) < 1.49e-008 number of iterations = 8primal objective value = -5.39999999e+000 dual objective value = -5.40000002e+000 gap := trace(XZ) = 2.66e-008 relative gap = 2.26e-009 actual relative gap = 2.21e-009 rel. primal infeas (scaled problem) = 2.77e-013 rel. dual " " " = 4.31e-011 rel. primal infeas (unscaled problem) = 0.00e+000norm(X), norm(y), norm(Z) = 4.3e+000, 1.3e+000, 1.9e+000norm(A), norm(b), norm(C) = 6.7e+000, 9.1e+000, 5.4e+000Total CPU time (secs) = 0.11CPU time per iteration = 0.01termination code = 0DIMACS: 3.6e-013 0.0e+000 5.8e-011 0.0e+000 2.2e-009 2.3e-009Status: Solvedrel. dual = 0.00e+000Optimal value (cvx_optval): -5.4。
MATLAB中的优化算法及其使用方法

MATLAB中的优化算法及其使用方法1. 引言在科学与工程领域,优化问题是一类常见且重要的问题。
它涉及到在给定约束条件下,寻找最优解或使目标函数达到最小或最大值的问题。
在解决这类问题时,MATLAB是一个非常强大且常用的工具,它提供了多种优化算法和函数。
本文将介绍MATLAB中的部分常见优化算法及其使用方法。
2. 优化问题的形式化表示在应用优化算法之前,首先需要将优化问题进行形式化表示。
假设我们要解决一个优化问题,其中有一个目标函数f(x)和一组约束条件h(x) = 0和g(x) ≤ 0。
这里,x是一个n维向量,表示我们要优化的参数。
3. 无约束优化算法无约束优化算法用于解决没有约束条件的优化问题。
MATLAB中提供了多个无约束优化算法,常用的有fminunc和fminsearch。
3.1 fminunc函数fminunc函数是MATLAB中用于寻找无约束优化问题最小值的函数。
它基于梯度下降算法,通过迭代优化来逼近最优解。
使用fminunc函数,我们需要提供目标函数和初始解作为输入参数,并指定其他可选参数,如最大迭代次数和精度要求。
3.2 fminsearch函数fminsearch函数也是用于无约束优化问题的函数,但与fminunc不同的是,它使用了模拟退火算法来搜索最优解。
使用fminsearch函数,我们需要提供目标函数和初始解作为输入参数,并指定其他可选参数,如最大迭代次数和收敛容忍度。
4. 约束优化算法约束优化算法用于解决带有约束条件的优化问题。
MATLAB中提供了多个约束优化算法,常用的有fmincon和ga。
4.1 fmincon函数fmincon函数是MATLAB中用于求解约束优化问题的函数。
它基于拉格朗日乘子法,并使用内点法等技术来求解约束优化问题。
使用fmincon函数,我们需要提供目标函数、约束条件、初始解和约束类型等作为输入参数,并指定其他可选参数,如最大迭代次数和精度要求。
Matlab中的最优化算法详解

Matlab中的最优化算法详解最优化算法是数学和计算机科学中的一个重要研究领域,在实际问题求解中有着广泛的应用。
Matlab作为一个强大的数值计算和科学计算软件,提供了丰富的最优化算法工具箱,使得用户能够方便地进行各种最优化问题的求解。
本文将详细介绍Matlab中的最优化算法,包括基本概念、常用方法和应用示例。
1. 最优化问题的定义和基本概念在介绍最优化算法之前,我们首先需要了解最优化问题的定义和基本概念。
最优化问题可以定义为在给定条件下寻找使得目标函数达到最大或最小值的变量取值。
其中,目标函数是要最大化或最小化的函数,同时还需要考虑约束条件。
在Matlab中,最优化问题通常可以表示为以下形式:```minimize f(x)subject to c(x)≤0```其中,f(x)是目标函数,x是变量向量,c(x)是约束函数,≤0表示约束条件。
通过求解这个问题,我们可以得到最优解x*,使得目标函数f(x)取得最小值。
2. 常用的最优化算法Matlab提供了多种最优化算法,包括无约束优化算法和约束优化算法。
下面将介绍一些常用的最优化算法。
2.1 无约束优化算法无约束优化算法用于求解没有约束条件的最优化问题。
其中,最简单和常用的无约束优化算法是梯度下降法。
梯度下降法通过迭代的方式逐渐调整变量的取值,以使得目标函数逐渐减小。
Matlab中的fminunc函数是梯度下降法的实现,它可以非常方便地求解无约束优化问题。
用户只需要提供目标函数和初始变量值,fminunc就会自动进行迭代优化,最终得到最优解。
2.2 约束优化算法约束优化算法用于求解带有约束条件的最优化问题。
其中,最常用的约束优化算法是拉格朗日乘子法。
拉格朗日乘子法通过引入拉格朗日乘子来将约束条件转化为目标函数的一部分,进而将原始问题转化为无约束优化问题。
Matlab中的fmincon函数是拉格朗日乘子法的实现,它可以方便地求解约束优化问题。
用户需要提供目标函数、约束函数和初始变量值,fmincon会自动进行迭代优化,得到满足约束条件的最优解。
拉格朗日插值法matlab程序代码

拉格朗日插值法matlab程序代码
使用拉格朗日插值法进行数据拟合是一种常见的数值计算方法。
在matlab中,我们可以使用polyfit函数来实现拉格朗日插值法。
下面是一个简单的matlab程序代码示例:
```matlab
% 定义原始数据
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [2, 4, 6, 8, 10];
% 定义插值点
xi = 2.5;
% 使用拉格朗日插值法进行拟合
p = polyfit(x, y, length(x)-1);
yi = polyval(p, xi);
% 输出结果
fprintf('插值点 %f 的函数值为 %f\n', xi, yi);
```
在这个示例中,我们首先定义了原始数据x和y,然后定义了插值点xi。
接着,我们使用polyfit函数进行拉格朗日插值法拟合,其中length(x)-1表示使用n-1次多项式进行拟合,n为原始数据的长度。
最后,我们使用polyval函数计算插值点的函数值yi,并输出结果。
需要注意的是,拉格朗日插值法虽然可以很好地拟合数据,但在插值点附近的函数值可能会出现较大误差。
因此,在实际应用中,我们需要根据具体情况选择合适的插值方法。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
上机大作业II
定义目标函数fun
function f=fun(x)
x1=x(1);
x2=x(2);
f=4*x1-x2^2-12;
定义目标函数梯度函数dfun
function f=dfun(x)
x2=x(2);
f=[4;-2*x2];
定义等式约束函数hf
function qua=hf(x)
qua=25-x(1)^2-x(2)^2;
定义等式约束函数梯度函数dhf
function qua=dhf(x)
qua=[-2*x(1);-2*x(2)];
定义不等式约束函数gfun
function inq=gfun(x)
inq=10*x(1)-x(1)^2+10*x(2)-x(2)^2-34;
定义不等式约束梯度数dgf
function inq=dgf(x)
inq=[10-2*x(1);10-2*x(2)];
定义增广拉格朗日函数mpsi
function psi=mpsi(x,fun,hf,gfun,dfun,dhf,dgf,mu,lambda,sigma) f=feval(fun,x);
he=feval(hf,x);
gi=feval(gfun,x);
l=length(he);
m=length(gi);
psi=f;
s1=0;
for i=1:l
psi=psi-he(i)*mu(i);
s1=s1+he(i)^2;
end
psi=psi+0.5*sigma*s1;
s2=0.0;
for i=1:m
s3=max(0.0, lambda(i) - sigma*gi(i));
s2=s2+s3^2-lambda(i)^2;
end
psi=psi+s2/(2.0*sigma);
定义增广拉格朗日函数梯度函数dmpsi
function dpsi=dmpsi(x,fun,hf,gfun,dfun,dhf,dgf,mu,lambda,sigma)
dpsi=feval(dfun,x);
he=feval(hf,x);
gi=feval(gfun,x);
dhe=feval(dhf,x);
dgi=feval(dgf,x);
l=length(he);
m=length(gi);
for i=1:l
dpsi=dpsi+(sigma*he(i)-mu(i))*dhe(:,i);
end
for i=1:m
dpsi=dpsi+(sigma*gi(i)-lambda(i))*dgi(:,i);
end
定义BFGS法函数函数bfgs
function [x,val,k]=bfgs(mpsi,dmpsi,x0,fun,hf,gfun,dfun,dhf,dgf,mu,lambda,sigma) maxk=1000;
rho=0.5;
sigma1=0.4;
epsilon1=1e-4;
k=0;
n=length(x0);
Bk=eye(n);
while(k<maxk)
gk=feval(dmpsi,x0,fun,hf,gfun,dfun,dhf,dgf,mu,lambda,sigma);
if(norm(gk)<epsilon1)
break;
end
dk=-Bk\gk;
m=0;
mk=0;
while(m<20)
newf=feval(mpsi,x0+rho^m*dk,fun,hf,gfun,dfun,dhf,dgf,mu,lambda,sigma);
oldf=feval(mpsi,x0,fun,hf,gfun,dfun,dhf,dgf,mu,lambda,sigma);
if(newf<oldf+sigma1*rho^m*gk'*dk)
mk=m;
break;
end
m=m+1;
end
x=x0+rho^mk*dk;
sk=x-x0;
yk=feval(dmpsi,x,fun,hf,gfun,dfun,dhf,dgf,mu,lambda,sigma)-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(mpsi,x0,fun,hf,gfun,dfun,dhf,dgf,mu,lambda,sigma);
定义增广拉格朗日乘子法函数multphr
function answer=multphr(fun,hf,gfun,dfun,dhf,dgf,x0)
maxk=5000;
sigma=2.0;
eta=2.0;
theta=0.8;
k=0;
ink=0;
epsilon=1e-4;
x=x0;
he=feval(hf,x);
gi=feval(gfun,x);
l=length(he);
m=length(gi);
mu=0.1*ones(l,1);
lambda=0.1*ones(m,1);
btak=10;
btaold=10;
while(btak>epsilon&&k<maxk)
[x,v,ik]=bfgs('mpsi','dmpsi',x0,fun,hf,gfun,dfun,dhf,dgf,mu,lambda,sigma);
ink=ink+ik;
he=feval(hf,x);
gi=feval(gfun,x);
btak=0.0;
for i=1:l
btak=btak+he(i)^2;
end
for i=1:m
temp=min(gi(i),lambda(i)/sigma);
btak=btak+temp^2;
end
btak=sqrt(btak);
if btak>epsilon
if(k>=2&&btak > theta*btaold)
sigma=eta*sigma;
end
for i=1:l
mu(i)=mu(i)-sigma*he(i);
end
for i=1:m
lambda(i)=max(0.0,lambda(i)-sigma*gi(i));
end
end
k=k+1;
btaold=btak;
x0=x;
end
f=feval(fun,x);
x
f
mu
lambda
k
运行求解
>> x0=[0;0]
x0 =
>> multphr('fun','hf','gfun','dfun','dhf','dgf',x0)
x =
1.00128148956437
4.89871784708758
f =
-31.9923105871169
mu =
1.01559644571312
lambda =
0.754451167977228
k =
4。