黄金分割法_机械优化设计_C语言程序

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黄金分割法_机械优化设计_C语言程序

黄金分割法的优化设计

实验报告

学院:机电工程

机制自动化11-03班

学号:541102010326

姓名:刘点点

1,黄金分割法的程序流程图

2,对应流程图的C语言程序

下面应用C语言程序利用黄金分割法求一元函数F=x^2+2*x的最优解,已知初始区间为[-3,5] ,取收敛精度e=10-4。

C语言程序如下:

#include

#include

#define f(x) pow(x,2)+2*x

#define M 0.618

void main()

{

double y1,y2,x1,x2,x,a,b,e;

int n;

n=1;

printf("请输入收敛精度e=");

scanf("%lf",&e);

printf("请输入区间左值a=");

scanf("%lf",&a);

printf("请输入区间右值b=");

scanf("%lf",&b);

printf("n a b x1 x2 y1 y2\n");

x1=b-M*(b-a);

x2=a+M*(b-a);

y1=f(x1);

y2=f(x2);

printf("%d %.4lf %.4lf %.4lf %.4lf %.4lf %.4lf\n",n,a,b,x1,x2,y1,y2);

n=n++;

do

{

if(y1

{

b=x2;

x2=x1;

y2=y1;

x1=b-M*(b-a);

y1=f(x1);

printf("%d %.4lf %.4lf %.4lf %.4lf %.4lf %.4lf\n",n,a,b,x1,x2,y1,y2);

n=n++;

}

else

{

a=x1;

x1=x2;

y1=y2;

x2=a+M*(b-a);

y2=f(x2);

printf("%d %.4lf %.4lf %.4lf %.4lf %.4lf %.4lf\n",n,a,b,x1,x2,y1,y2);

n=n++;

}

}while(fabs((b-a)/b)>=e&&fabs((y2-y1)/y2)>=e);

x=(a+b)*0.5;

printf("x=%.5lf\n",x);

getchar();

}

3.运行结果:

假定经十二次迭代后已满足收敛精度要求,则得x*=1/2(a+b)=1/2(-1.0214-0.9812)=-1.0013,相应的函数极值f(x*)=-0.9999;

近似精确值x*=-1,f(x*)=-1,与解析法求得的精确值相同

黄金分割构图法(新)

黄金分割构图法 让我们从最基本的介绍开始这个话题——“黄金分割”是一种由古希腊人发明的几何学公式,遵循这一规则的构图形式被认为是“和谐”的,在欣赏一件形象作品时这一规则的意义在于提供了一条被合理分割的几何线段,对许多画家/艺术家来说“黄金分割”是他们在现时的创作中必须深入领会的一种指导方针,摄影师也不例外。 原理1 如图A:“黄金分割”公式可以从一个正方形来推导,将正方形底边分成二等分,取中点X,以X为圆心,线段XY为半径作圆,其与底边直线的交点为Z点,这样将正方形延伸为一个比率为5︰8的矩形,(Y’点即为“黄金分割点”), A︰C = B ︰A = 5︰8。幸运的是,35MM胶片幅面的比率正好非常接近这种5︰8的比率(24︰36 = 5︰7.5) 图A 原理2 如图B:通过上述推导我们得到了一个被认为很完美的矩形,连接该矩形左上角和右下角作对角线,然后从右上角向Y’点(黄金分割点,见图A)作一线段交于对角线,这样就把矩形分成了三个不同的部分。现在,在理论上已经完成了黄金分割,下一步就可以将你所要拍摄的景物大致按照这三个区域去安排,也可以将示意图翻转180度或旋转90度来进行对照。

图B 图B-1 三分法则 “三分法则”实际上仅仅是“黄金分割”的简化版,其基本目的就是避免对称式构图,对称式构图通常把被摄物置于画面中央,这往往令人生厌。在图C1和C2中,可以看到与“黄金分割”相关的有四个点,用“十”字线标示。用“三分法则”来避免对

称在使用中有两种基本方法,第一种:我们可以把画面划分成分别占1/3和2/3面积的两个区域。 图C1 图C1-1 天然画框 有时在我们看到的场景中有一个引人注目的被摄主体,但往往由于主体周围杂乱的环境分散了观众的注意力而削弱了主体的吸引力,使照片最终的效果令人很失望。试试寻找一个能够排除杂乱环境干扰的天然画框使观众注意力集中于被摄主体,如图D利用主体周围的树枝形成一个天然画框从而使中间的山岩更为突出。 图D

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。

黄金分割用法和实战 (1)汇总

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黄金分割由来 ?黄金分割点约等于0.618:1 ?是指分一线段为两部分,使得原来线段的长跟较长的那部分的比为黄金分割的点。线段上有两个这样的点。 ?利用线段上的两黄金分割点,可作出正五角星,正五边形。 ? 2000多年前,古希腊雅典学派的第三大算学家欧道克萨斯首先提出黄金分割。所谓黄金分割,指的是把长为L的线段分为两部分,使其中一部分对于全部之比,等于另一部分对于该部分之比。而计算黄金分割最简单的方法,是计算斐波契数列1,1,2,3,5,8,13,21,...后二数之比 2/3,3/5,4/8,8/13,13/21,...近似值的。 ?黄金分割在文艺复兴前后,经过阿拉伯人传入欧洲,受到了欧洲人的欢迎,他们称之为"金法",17世纪欧洲的一位数学家,甚至称它为"各种算法中最可宝贵的算法"。这种算法在印度称之为"三率法"或"三数法则",也就是我们现在常说的比例方法。 ?其实有关"黄金分割",我国也有记载。虽然没有古希腊的早,但它是我国古代数学家独立创造的,后来传入了印度。经考证。欧洲的比例算法是源于我国而经过印度由阿拉伯传入欧洲的,而不是直接从古希腊传入的。 ?因为它在造型艺术中具有美学价值,在工艺美术和日用品的长宽设计中,采用这一比值能够引起人们的美感,在实际生活中的应用也非常广泛,建筑物中某些线段的比就科学采用了黄金分割,舞台上的报幕员并不是站在舞台的正中央,而是偏在台上一侧,以站在舞台长度的黄金分割点的位置最美观,声音传播的最好。就连植物界也有采用黄金分割的地方,如果从一棵嫩枝的顶端向下看,就会看到叶子是按照黄金分割的规律排列着的。在很多科学实验中,选取方案常用一种0.618法,即优选法,它可以使我们合理地安排较少的试验次数找到合理的西方和合适的工艺条件。正因为它在建筑、文艺、工农业生产和科学实验中有着广泛而重要的应用,所以人们才珍贵地称它为"黄金分割"

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.

黄金分割点---0.618无处不在

黄金分割点---0.618无处不在 黄金分割概述 把一条线段分割为两部分,使其中一部分与全长之比等于另一部分与这部分之比。其比值是一个无理数,用分数表示为(√5-1)/2,取其前三位数字的近似值是 0.618。由于按此比例设计的造型十分美丽,因此称为黄金分割,也称为中外比。这个分割点就叫做黄金分割点(golden section ratio通常用φ表示)这是一个十分有趣的数字,我们以0.618来近似表示,通过简单的计算就可以发现:(1-0.618)/0.618=0.6一条线段上有两个黄金分割点。 人与黄金分割 在人体中包含着多种“黄金分割” 的比例因素,至少可以找出18个“黄金点”(如:脐为头顶至脚底之分割点、喉结为头顶至脐分割点、眉间点为发缘点至颏下的分割点等)几乎身体相邻的每一部分都成黄金比,随着人类对自然界(动物、植物、宇宙、人类自身)的认识的日益深入,人类关于“黄金分割比” 这一神奇比例的了解也越来越丰富 人体最适应的温度乃是用黄金分割率切割自身的温度,因为人正常体温是37.5度,它和0.618的乘积为23.175℃,

在这一环境温度中,机体的新陈代谢、生理节奏和生理功能均处于最佳状态。 人们发现自然界中这一神奇比例几乎无所不在。从低等的动植物到高等的人类,从数学到天文现象中,几乎都暗含着这种比例结构。 养生学中的黄金率 几千年前古希腊学者提出的“黄金分割率”(0.618),在保健养生方面也有许多适用价值,甚至能帮助我们破译养生学中许多难解之谜。1、舒适温度人体在环境温度为22℃~24℃时,感觉最舒适。因为人的正常体温37℃与0.618的乘积为22.8℃,在这一环境温度中,机体的新陈代谢和生理节奏均处于最佳状态。 2、理想睡眠 近来科学家研究证实,每天7.5小时是最理想的睡眠时间,长期这样睡眠的人大多既健康又长寿。一天中白昼和夜晚各为12小时,人最理想的睡眠刚好是夜晚12小时的0.618(7.416),即近7.5小时。 3、愉快起床 如果估计早起穿衣服的时间要两分钟,那么躺在床上睁开眼睛的“预备时间”应为三分钟;若刷牙三分钟,洗脸应两分钟。整个过程利用黄金分割率,前段事情与

机械优化设计黄金分割法 外推法

大学 机械优化设计部分程序

1.外推法 2.黄金分割法 3.二次插值法 4.坐标轮换法 5.随机方向法 6.四杆机构优化设计

1.外推法 源程序: #include #include #define R 0.01 double fun(double x) { double m; m=x*x-10*x+36; return m; } void main() { double h0=R,y1,y2,y3,x1,x2,x3,h; x1=0;h=h0;x2=h; y1=fun(x1);y2=fun(x2); if(y2>y1) {h=-h; x3=x1; y3=y1; x1=x2; y1=y2; x2=x3; y2=y3; } x3=x2+h;y3=fun(x3); while(y3

#include #include #define f(x) x*x*x*x-5*x*x*x+4*x*x-6*x+60 double hj(double *a,double *b,double e,int *n) { double x1,x2,s; if(fabs((*b-*a)/(*b))<=e) s=f((*b+*a)/2); else { x1=*b-0.618*(*b-*a); x2=*a+0.618*(*b-*a); if(f(x1)>f(x2)) *a=x1; else *b=x2; *n=*n+1; s=hj(a,b,e,n); } return s; } void main() { double s,a,b,e,m; int n=0; printf("输入a,b值和精度e值\n"); scanf("%lf %lf %lf",&a,&b,&e); s=hj(&a,&b,e,&n); m=(a+b)/2; printf("a=%lf,b=%lf,s=%lf,m=%lf,n=%d\ n",a,b,s,m,n); } 运行过程及结果: 输入a,b值和精度e值 -3 5 0.0001 a=3.279466,b=3.279793,s=22.659008,m =3.279629,n=21 3.二次插值法 源程序: #include #include int main(void)

湖南省蓝山二中高二数学《第一讲 优选法 三、黄金分割法0.618法》教案 新人教A版

湖南省蓝山二中高二数学《第一讲 优选法 三、黄金分割法0.618 法》教案 新人教A 版 一、黄金分割常数 对于一般的单峰函数,如何安排试点才能迅速找到最佳点? 假设因素区间为[0, 1],取两个试点102、101 ,那么对峰值在)10 1,0(中的单峰函数,两次试验便去掉了长度为 54的区间(图1);但对于峰值在)1,102(的函数,只能去掉长度 为 10 1的区间(图2),试验效率就不理想了. 怎样选取各个试点,可以最快地达到或接近最佳点? 在安排试点时,最好使两个试点关于[a ,b ]的中心 2 b a + 对称. 为了使每次去掉的区间有一定的规律性,我们这样来考虑:每次舍去的区间占舍去前的区间的比例数相同. 黄金分割常数:2 51+-,用ω表示. 试验方法中,利用黄金分割常数ω确定试点的方法叫做黄金分割法.由于 21 5-是无理数,具体应用时,我们往往取其近似值0.618.相应地,也把黄金分割法叫做0.618

法. 二、黄金分割法——0.618法 例.炼钢时通过加入含有特定化学元素的材料,使炼出的钢满足一定的指标要求.假设为了炼出某种特定用途的钢,每吨需要加入某元素的量在1000g 到2000g 之间,问如何通过试验的方法找到它的最优加入量? 人 我们用存优范围与原始范围的比值来衡量一种试验方法的效率,这个比值 叫做精度,即n 次试验后的精度为 原始的因素范围 次试验后的存优范围n n =δ 用0.618法确定试点时,从第2次试验开始,每一次试验都把存优范围缩小为原来的0.618.因此, n 次试验后的精度为 1618.0-=n n δ 一般地,给定精度δ,为了达到这个精度,所要做的试验次数n 满足,1618.01<≤-δn

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)

黄金分割法,进退法,原理及流程图

1黄金分割法的优化问题 (1)黄金分割法基本思路: 黄金分割法适用于[a,b]区间上的任何单股函数求极小值问题,对函数除要求“单谷”外不做其他要求,甚至可以不连续。因此,这种方法的适应面非常广。黄金分割法也是建立在区间消去法原理基础上的试探方法,即在搜索区间[a,b]内适当插入两点a1,a2,并计算其函数值。a1,a2将区间分成三段,应用函数的单谷性质,通过函数值大小的比较,删去其中一段,是搜索区间得以缩小。然后再在保留下来的区间上作同样的处理,如此迭代下去,是搜索区间无限缩小,从而得到极小点的数值近似解。 (2)黄金分割法的基本原理 一维搜索是解函数极小值的方法之一,其解法思想为沿某一已知方向求目标函数的极小值点。一维搜索的解法很多,这里主要采用黄金分割法(0.618法)。该方法用不变的区间缩短率0.618代替斐波那契法每次不同的缩短率,从而可以看成是斐波那契法的近似,实现起来比较容易,也易于人们所接受。

黄金分割法是用于一元函数f(x)在给定初始区间[a,b]内搜索极小点α*的一种方法。它是优化计算中的经典算法,以算法简单、收敛速度均匀、效果较好而著称,是许多优化算法的基础,但它只适用于一维区间上的凸函数[6],即只在单峰区间内才能进行一维寻优,其收敛效率较低。其基本原理是:依照“去劣存优”原则、对称原则、以及等比收缩原则来逐步缩小搜索区间[7]。具体步骤是:在区间[a,b]内取点:a1 ,a2 把[a,b]分为三段。如果f(a1)>f(a2),令 a=a1,a1=a2,a2=a+r*(b-a);如果f(a1)

黄金分割的正确计算方法

黄金分割的正确计算方法 1.618减去基数1,得0.618,1再减去0.618得0.382,黄金分割在个股当中的应用方式有一派观点认为是:直接从波段的低点加上0.382倍、0.618倍、1.382倍、1.618倍……作为其涨升压力。或者直接从波段的高点减去0.382倍及0.618倍,作为其下跌支撑。 另一派观点认为不应以波段的高低点作为其计算基期。而应该以前一波段的涨跌幅度作为计算基期,黄金分割的支撑点可分别用下述公式计算: 1、某段行情回档高点支撑=某段行情终点-(某段行情终点-某段行情最低点)0.382 2、某段行情低点支撑=某段行情终点-(某段行情终点-某段行情最低点)0.618 如果要计算目标位:则可用下列公式计算 3、前段行情最低点(或最高点)=(前段行情最高点-本段行情起涨点)1.382(或1.618) 上述公式有四种计算方法,根据个股不同情况分别应用。 案例分析托普软件(000583) 该股的走势颇为符合黄金分割原则,1999年3月份,该股从14.31元起步,至6月底,该股拉升到34.31元,完成这一波的涨升,随后我们来看该股的支撑价位: 根据公式:下跌低点支撑=34.31-(34.31-14.35)0.618=22元事实上该股1999年11月份回调最低点为22.48元,误差极小,投资者只要在22元一线附近吸纳,就可以找到获利机会。目标价位也可通过公式计算。 上升行情上涨压力=21.97+(34.31-21.97)1.618=42元 该股在今年二月份摸高至45元后回落,投资者在42元可以从容卖出获利。 该股走势说明了如果对黄金分割掌握透彻,可以成功利用它来捕捉黑马。使用时要注意。 1、买点在回调到0.618处比较安全,回调到0.382处对于激进型投资者较适合,稳健型投资者还是选择回调到0.618处介入。 2、卖点在涨升1.382处比较保守,只要趋势保持上升通道,可选择涨升1.618处卖出。

黄金分割法,进退法,原理及流程图

1黄金分割法的优化问题(1)黄金分割法基本思路: 黄金分割法适用于[a,b]区间上的任何单股函数求极小值问题,对函数除要求“单谷”外不做其他要求,甚至可以不连续。因此,这种方法的适应面非常广。黄金分割法也是建立在区间消去法原理基础上的试探方法,即在搜索区间[a,b]内适当插入两点a1,a2,并计算其函数值。a1,a2将区间分成三段,应用函数的单谷性质,通过函数值大小的比较,删去其中一段,是搜索区间得以缩小。然后再在保留下来的区间上作同样的处理,如此迭代下去,是搜索区间无限缩小,从而得到极小点的数值近似解。 (2)黄金分割法的基本原理 一维搜索是解函数极小值的方法之一,其解法思想为沿某一已知方向求目标函数的极小值点。一维搜索的解法很多,这里主要采用黄金分割法(法)。该方法用不变的区间缩短率代替斐波那契法每次不同的缩短率,从而可以看成是斐波那契法的近似,实现起来比较容易,也易于人们所接受。 黄金分割法是用于一元函数f(x)在给定初始区间[a,b]内搜索极小点α*的一种方法。它是优化计算中的经典算法,以算法简单、收敛速度均匀、效果较好而着称,是许多优化算法的基础,但它只适用于一维区间上的凸函数[6],即只在单峰区间内才能进行一维寻优,其收敛效率较低。其基本原理是:依照“去劣存优”原则、对称原则、以及等比收缩原则来逐步缩小搜索区间[7]。具体步骤是:在区间[a,b]内取点:a1 ,a2 把[a,b]分为三段。如果

f(a1)>f(a2),令a=a1,a1=a2,a2=a+r*(b-a);如果f(a1)

第二章 第一节 黄金分割(第二课时)

黄金分割(第二课时) 教学目标 理解黄金分割在现实中的应用 教学重点 优选法及其应用 教学过程 一、复习 1.什么叫做斐波那契数列?它有哪些性质? 2.什么叫做黄金分割?它有哪些应用? 二、新授 (一) 华罗庚的优选法(“0.618法”) 二十世纪六十年代,华罗庚先生着力推广的优选法,在全国产生了很大的影响。 “优选法”,即对某类单因素问题(且是单峰函数),用最少的试验次数找到“最佳点”的方法。 例如,炼钢时要掺入某种化学元素加大钢的强度,掺入多少最合适?假定已经知道每吨钢加入该化学元素的数量大约应在1000克到2000克之间,现求最佳加入量,误差不得超过1克。最“笨”的方法是分别加入1001克,1002克,…,2000克,做1千次试验,就能发现最佳方案。 一种动脑筋的办法是二分法,取1000克2000克的中点1500克。再取进一步二分法的中点1250克与1750克,分别做两次试验。如果1750克处效果较差,就删去1750克到2000克的一段,如果1250克处效果较差,就删去1000克到1250克的一段。再在剩下的一段中取中点做试验,比较效果决定下一次的取舍,这种“二分法”会不断接近最好点,而且所用的试验次数与上法相比,大大减少。 表面上看来,似乎这就是最好的方法。但华罗庚证明了,每次取中点的试验方法并不是最好的方法;每次取试验区间的0.618处去做试验的方法,才是最好的,称之为“优选法”或“0.618法”。 华罗庚证明了,这可以用较少的试验次数,较快地逼近最佳方案。

2. 黄金分割点的再生性和“折纸法” ① 黄金分割点的再生性 即: 如果C 是AB 的黄金分割点, 是BA 的黄金分割点, 与 C 当然关于中点 对称。 特殊的是, 又恰是AC 的黄金分割点。同样,如果 是CA 的黄金分 割点,则 又恰是 的黄金分割点,等等,一直延续下去 。(再生) ② 寻找最优方案的“折纸法” 根据黄金分割点的再生性,我们可以设计一种直观的优选法——“折纸法”。 仍以上边“在钢水中添加某种元素”的问题为例。 用一个有刻度的纸条表达1000克—2000克。在这纸条长度的0.618的地方划一条线,在这条线所指示的刻度上做一次试验,也就是按1618克做第一次试验。 然后把纸条对折,前一条线落在下一层纸的地方,再划一条线(黄金分割点),这条线在1382克处,再按1382克做第二次试验。 把两次试验结果比较,如果1618克的效果较差,我们就把1618克以外的短的一段纸条剪去(如果1382克的效果较差,就把1382克以外的一段纸条剪去)。 再把剩下的纸条对折,纸条上剩下的那条线落在下一层纸的地方,再划一条线(黄金分割点),这条线在 1236克处。 按1236克做第三次试验,再和1382克的试验效果比较,如果1236克的效果较差,我们就把1236克以外的短的一段纸条剪去。再对折剩下的纸条,找出第四次试验点是1472克。 按1472克做试验后,与1382克的效果比较,再剪去效果较差点以外的短的一段纸条,再对折寻找下一次试验点,一次比一次接近我们的需要,直到达到我们满意的精确度。(需要时可以换纸条) 注意,每次剪掉的都是效果较差点以外的短纸条,保留下的是效果较好的部分,而每次留下纸条的长度是上次长度的0.618倍。因此,纸条的长度按0.618 的 C 'C 'O C ' C ' AC '

黄金分割法应用

黄金分割法应用(一)(2009-04-19 23:00:42) 分类:技术操作 黄金分割是一种古老的数学方法,被应用于从埃及金字塔到礼品包装盒的各种事物之中,而且常常发挥我们意想不到的神奇作用。对于这个神秘的数字的神秘用途,科学上至今也没有令人信服的解释。但在证券市场中,黄金分割的妙用几乎横贯了整个技术分析领域,是交易者与市场分析人士最习惯引用的一组数字。 二、运用黄金分割线预测趋势的幅度 (一)运用黄金分割线买卖股票,必须解决三大问题: 1. 如何确定股价的出发点,即黄金分割线的0位线。一般是以股价近期走势中重要的峰位或底位。当股价上涨时,以底位零点股价为基数,其涨跌幅达到某一重要黄金比时,则可能发生转势。 2. 如何确定已知股市走势中的第二个黄金分割点,即确定黄金分割线的0.382位线。一般是以距零点较近的股价转折点做为黄金分割线的0.382位线。 3. 如何运用黄金分割点把握股市走势,买卖股票。如果我们知道了0和0.382分割点在股价中的位置,是不是到达0.5点时,就跑掉呢?不见得。这要结合大盘和个股股质具体情况来定,具体问题具体分析。若出现换手率过大、cyq快速向上移动、涨幅过大或基本面重大利空的其中一种情况,都应该考虑离场。 (二)黄金分割线的应用: 1、0.382和0.618是反映了股市变化的重要转折点。当股价涨势趋近或达到38.2%和61.8%时,反跌很可能出现。反之,当股价跌势趋近或38.2%和61.8%时,反弹的可能性很大。 2、当股价上升时,可按黄金率算出上升的空间价位。一般预计股价上升能力与反转价位点的数字是0.191、0.382、0.618、0.809和1。当股价涨幅超过1倍时,反跌点数字为1.91、1.382、1.618、1.809和2,依次类推。

最优化牛顿法最速下降法共轭梯度法matlab代码

牛顿法 迭代公式:(1)2()1()[()]()k k k k x x f x f x +-=-?? Matlab 代码: function [x1,k] =newton(x1,eps) hs=inline('(x-1)^4+y^2'); 写入函数 ezcontour(hs,[-10 10 -10 10]); 建立坐标系 hold on; 显示图像 syms x y 定义变量 f=(x-1)^4+y^2; 定义函数 grad1=jacobian(f,[x,y]); 求f 的一阶梯度 grad2=jacobian(grad1,[x,y]); 求f 的二阶梯度 k=0; 迭代初始值 while 1 循环 grad1z=subs(subs(grad1,x,x1(1)),y,x1(2)); 给f 一阶梯度赋初值 grad2z=subs(subs(grad2,x,x1(1)),y,x1(2)); 给f 二阶梯度赋初值 x2=x1-inv(grad2z)*(grad1z)'; 核心迭代公式 if norm(x1-x2)

end end end 优点:在极小点附近收敛快 缺点:但是要计算目标函数的hesse 矩阵 最速下降法 1. :选取初始点xo ,给定误差 2. 计算一阶梯度。若一阶梯度小于误差,停止迭代,输出 3. 取()()()k k p f x =? 4. 10 t ()(), 1.min k k k k k k k k k k t f x t p f x tp x x t p k k +≥+=+=+=+进行一维搜索,求,使得令转第二步 例题: 求min (x-2)^4+(x-2*y)^2.初始值(0,3)误差为0.1 (1)编写一个目标函数,存为f.m function z = f( x,y ) z=(x-2.0)^4+(x-2.0*y)^2; end (2)分别关于x 和y 求出一阶梯度,分别存为fx.m 和fy.m function z = fx( x,y ) z=2.0*x-4.0*y+4.0*(x-2.0)^3; end 和 function z = fy( x,y )

黄金分割法-进退法-原理及流程图

黄金分割法-进退法-原理及流程图

1黄金分割法的优化问题 (1)黄金分割法基本思路: 黄金分割法适用于[a,b]区间上的任何单股函数求极小值问题,对函数除要求“单谷”外不做其他要求,甚至可以不连续。因此,这种方法的适应面非常广。黄金分割法也是建立在区间消去法原理基础上的试探方法,即在搜索区间[a,b]内适当插入两点a1,a2,并计算其函数值。a1,a2将区间分成三段,应用函数的单谷性质,通过函数值大小的比较,删去其中一段,是搜索区间得以缩小。然后再在保留下来的区间上作同样的处理,如此迭代下去,是搜索区间无限缩小,从而得到极小点的数值近似解。 (2)黄金分割法的基本原理 一维搜索是解函数极小值的方法之一,其解法思想为沿某一已知方向求目标函数的极小值点。一维搜索的解法很多,这里主要采用黄金分割法(0.618法)。该方法用不变的区间缩短率0.618代替斐波那契法每次不同的缩短率,从而可以看成是斐波那契法的近似,实现起来比较容易,也易于人们所接受。

黄金分割法是用于一元函数f(x)在给定初始区间[a,b]内搜索极小点α*的一种方法。它是优化计算中的经典算法,以算法简单、收敛速度均匀、效果较好而著称,是许多优化算法的基础,但它只适用于一维区间上的凸函数[6],即只在单峰区间内才能进行一维寻优,其收敛效率较低。其基本原理是:依照“去劣存优”原则、对称原则、以及等比收缩原则来逐步缩小搜索区间[7]。具体步骤是:在区间[a,b]内取点:a1 ,a2 把[a,b]分为三段。如果f(a1)>f(a2),令 a=a1,a1=a2,a2=a+r*(b-a);如果f(a1)

优选法与二分法、黄金分割间的联系

优选法与二分法、黄金分割间的联系 优选法概述优选法,是以数学原理为指导,用最可能少的试验次数,尽快找到生产和科学实验中最优方案的一种科学试验的方法。例如:在现代体育实践的科学实验中,怎样选取最合适的配方、配比;寻找最好的操作和工艺条件;找出产品的最合理的设计参数,使产品的质量最好,产量最多,或在一定条件下使成本最低,消耗原料最少,生产周期最短等。把这种最合适、最好、最合理的方案,一般总称为最优;把选取最合适的配方、配比,寻找最好的操作和工艺条件,给出产品最合理的设计参数,叫做优选。也就是根据问题的性质在一定条件下选取最优方案。最简单的最优化问题是极值问题,这样问题用微分学的知识即可解决。实际工作中的优选问题,即最优化问题,大体上有两类:一类是求函数的极值;另一类是求泛函的极值。如果目标函数有明显的表达式,一般可用微分法、变分法、极大值原理或动态规划等分析方法求解(间接选优);如果目标函数的表达式过于复杂或根本没有明显的表达式,则可用数值方法或试验最优化等直接方法求解(直接选优)。优选法是尽可能少做试验,尽快地找到生产和科研的最优方案的方法,优选法的应用在我国从70年代初开始,首先由我们数学家华罗庚等推广并大量应用,优选法也叫最优化方法。二分法一般地,对于函数f(x),如果存在实数c,当x=c时f(c)=0,那么把x=c叫做函数f(x)的零点。解方程即要求f(x)的所有零点。先找到a、b,使f(a),f(b)异号,说明在区间(a,b)内一定有零点,然后求f[(a+b)/2], 现在假设f(a)<0,f(b)>0,aa,从①开始继续使用中点函数值判断。如果f[(a+b)/2]>0,则在区间(a,(a+b)/2)内有零点,(a+b)/2=>b,从①开始继续使用中点函数值判断。这样就可以不断接近零点。通过每次把f(x)的零点所在小区间收缩一半的方法,使区间的两个端点逐步迫近函数的零点,以求得零点的近似值,这种方法叫做二分法。黄金分割把一条线段分割为两部分,使其中一部分与全长之比等于另一部分与这部分之比。其比值是[5^(1/2)-1]/2,取其前三位数字的近似值是0.618。由于按此比例设计的造型十分美丽,因此称为黄金分割,也称为中外比。这是一个十分有趣的数字,我们以0.618来近似,通过简单的计算就可以发现:1/0.618=1.618 (1-0.618)/0.618=0.618 这个数值的作用不仅仅体现在诸如绘画、雕塑、音乐、建筑等艺术领域,而且在管理、工程设计等方面也有着不可忽视的作用。让我们首先从一个数列开始,它的前面几个数是:1、1、2、3、5、8、13、21、34、55、89、144…..这个数列的名字叫做“菲波那契数列”,这些数被称为“斐波那契数”。特点是即除前两个数(数值为1)之外,每个数都是它前面两个数之和。菲波那契数列与黄金分割有什么关系呢?经研究发现,相邻两个菲波那契数的比值是随序号的增加而逐渐趋于黄金分割比的。即f(n)/f(n-1)-→0.618…。由于菲波那契数都是整数,两个整数相除之商是有理数,所以只是逐渐逼近黄金分割比这个无理数。但是当我们继续计算出后面更大的菲波那契数时,就会发现相邻两数之比确实是非常接近黄金分割比的。不仅这个由1,1,2,3,5....开始的“菲波那契数”是这样,随便选两个整数,然后按照菲波那契数的规律排下去,两数间比也是会逐渐逼近黄金比的。一个很能说明问题的例子是五角星/正五边形。五角星是非常美丽的,我国的国旗上就有五颗,还有不少国家的国旗也用五角星,这是为什么?因为在五角星中可以找到的所有线段之间的长度关系都是符合黄金分割比的。正五边形对角线连满后出现的所有三角形,都是黄金分割三角形。黄金分割三角形还有一个特殊性,所有的三角形都可以用四个与其本身全等的三角形来生成与其本身相似的三角形,但黄金分割三角形是唯一一种可以用5个而不是4个与其本身全等的三角形来生成与其本身相似的三角形的三角形。由于五角星的顶角是36度,这样也可以得出黄金分割的数值为2Sin18 。黄金分割点约等于0.618:1 是指分一线段为两部分,使得原来线段的长跟较长的那部分的比为黄金分割的点。线段上有两个这样的点。利用线段上的两黄金分割点,可作出正五角星,正五边形。2000多年前,古希腊雅典学派的第三大算学家欧道克

黄金分割搜索算法

黄金分割搜索算法 一.介绍 黄金分割律是公元前六世纪古希腊数学家毕达哥拉斯所发现,后来古希腊美学家柏拉图将此称为黄金分割。这其实是一个数字的比例关系,即把一条线分为两部分,此时长段与短段之比恰恰等于整条线与长段之比,其数值比为1.618 : 1或1 : 0.618,也就是说长段的平方等于全长与短段的乘积。 0.618,以严格的比例性、艺术性、和谐性,蕴藏着丰富的美学价值。 有趣的是,这个数字在自然界和人们生活中到处可见:人们的肚脐是人体总长的黄金分割点,人的膝盖是肚脐到脚跟的黄金分割点。大多数门窗的宽长之比也是0.618…;有些植茎上,两张相邻叶柄的夹角是137°28',这恰好是把圆周分成1:0.618……的两条半径的夹角。据研究发现,这种角度对植物通风和采光效果最佳。 建筑师们对数学0.618…特别偏爱,无论是古埃及的金字塔,还是巴黎圣母院,或者是近世纪的法国埃菲尔铁塔,都有与0.618…有关的数据。人们还发现,一些名画、雕塑、摄影作品的主题,大多在画面的0.618…处。艺术家们认为弦乐器的琴马放在琴弦的0.618…处,能使琴声更加柔和甜美。

在学术界的应用 数字0.618…更为数学家所关注,它的出现,不仅解决了许多数学难题(如:十等分、五等分圆周;求18度、36度角的正弦、余弦值等),而且还使优选法成为可能。优选法是一种求最优化问题的方法。如在炼钢时需要加入某种化学元素来增加钢材的强度,假设已知在每吨钢中需加某化学元素的量在1000—2000克之间,为了求得最恰当的加入量,需要在1000克与2000克这个区间中进行试验。通常是取区间的中点(即1500克)作试验。然后将试验结果分别与1000克和2000克时的实验结果作比较,从中选取强度较高的两点作为新的区间,再取新区间的中点做试验,再比较端点,依次下去,直到取得最理想的结果。这种实验法称为对分法。但这种方法并不是最快的实验方法,如果将实验点取在区间的0.618处,那么实验的次数将大大减少。这种取区间的0.618处作为试验点的方法就是一维的优选法,也称0.618法。实践证明,对于一个因素的问题,用“0.618法”做16次试验就可以完成“对分法”做2500次试验所达到的效果。因此大画家达·芬奇把0.618…称为黄金数。 优选法是一种具有广泛应用价值的数学方法,著名数学家华罗庚曾为普及它作出重要贡献。优选法中有一种0.618法应用了黄金分割法。例如,在一种试验中,温度的变化范围是0℃~10℃,我们要寻找在哪个温度时实验效果最佳。为此,可以先找出温度变化范围的黄金分割点,考察10×0.618=6.18(℃)时的试验效果,再考察10×(1-0.618)=3.82(℃)时的试验效果,比较两者,选优去劣。然后在缩小的变化范围内继续这样寻找,直至选出最佳温度。 黄金分割与植物 有些植茎上,两张相邻叶柄的夹角是137°28',这恰好是把圆周分成1:0.618的两条半径的夹角。据研究发现,这种角度对植物通风和采光效果最佳。植物叶子,千姿百态,生机盎然,给大自然带来了美丽的绿色世界。尽管叶子形态随种而异,但它在茎上的排列顺序(称为叶序),却是极有规律的。有些植物的花瓣及主干上枝条的生长,也是符合这个规律的。你从植物茎的顶端向下看,经细心观察,发现上下层中相邻的两片叶子之间约成137.5°角。如果每层叶子只画一片来代表,第一层和第二层的

黄金分割法在实际生活中的应用

宁波大学答题纸 (2011—2012学年第一学期) 课号:137D08C00 课程名称:试验设计与数据处理改卷教师:娄永江 学号:106050065 姓名:吴凯得分: 黄金分割法在实际生活中的应用 摘要黄金分割法是一种优选法。所谓的优选,就是根据生产和科研的不同问题,利用数学原理,合理的安排实验点,减少实验次数,以求迅速地找到最佳点的一类科学方法[1]。本文从介绍黄金分割法开始,主要论述如何利用黄金分割法来解决生活中的实际问题。 关键词黄金分割法医药食品加工 黄金分割比例即0.618(5- 1/2的近似值)比1,2500年前由古希腊学者毕达哥拉斯提出。1953年美国J·基弗证明:不断用黄金分割比例确定试验范围内试验点的方法,能够最快地逼近最佳状态。该方法在优选法中被称作0.618法[2]。 1 黄金分割法在医药学上的应用。 丹参为双子叶植物唇形科,干燥根及根茎。主产于安徽、河南、陕西等地。功效有活血调经,祛瘀止痛,凉血消痈,清心除烦,养血安神等。 丹参的脂溶性有效部位主要为二萜类化合物,以丹参酮ⅡA 、隐丹参酮、丹参酮I含量较高,其他为微量成分。其中丹参酮ⅡA、丹酚酸B常被作为指标性成分。利用黄金分割法,以丹参酮ⅡA和丹酚酸B 综合提取率为考察指标,可以对提取醇浓度和温度范围进行筛选。 1.1 黄金分割法考察提取醇浓度范围 考虑醇浓度从0%~95%,取其0.618和0.382(1—0.618),则其分别为59%和36%。用59%和36%的乙醇对丹参进行提取,分析其丹参酮ⅡA和丹酚酸B的含量可知,较优点为36%,去掉59%到95%的区间。醇浓度若再低虽可使丹酚酸B 提取率增加,但丹参酮ⅡA提取率则会过低,故不再向下选点;再选36%和59%的0.618,即50%。 黄金分割法考察提取醇浓度范围的具体操作如下:将丹参切厚片,称取10 g,加入不同浓度乙醇100 mL,于55 ℃水浴温浸2次,每次1 h,滤液回收乙醇,减压干燥,测定,结果见表1。由总量可知,最优醇浓度条件为36%~50%,设定后续实验的范围为35%~55%。

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