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新手matlab求助，谢谢各位
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最优控制中的最速下降法，若是求不出函数几乎函数梯度的解析表达式，最速下降法的程序该怎么样处理呢？ 以下是我们平时用的最速下降法程序 function [x,val,k]=grad(fun,gfun,x0) %功能: 用最速下降法求解无约束问题: min f(x) %输入: x0是初始点, fun, gfun分别是目标函数和梯度 %输出: x, val分别是近似最优点和最优值, k是迭代次数. maxk=5000; %最大迭代次数 rho=0.5;sigma=0.4; k=0; epsilon=1e-5; while(k¡maxk) g=feval(gfun,x0); %计算梯度 d=-g; %计算搜索方向 if(norm(d)¡epsilon), break; end m=0; mk=0; while(m¡20) %Armijo搜索 if(feval(fun,x0+rho^m*d)¡feval(fun,x0)+sigma*rho^m*g’*d) mk=m; break; end m=m+1; end x0=x0+rho^mk*d; k=k+1; end x=x0; val=feval(fun,x0); %这里的fun是函数，f是函数，g是f函数的梯度，这里的f和g都有解析的表达式 function f=fun(x) f=100*(x(1)^2-x(2))^2+(x(1)-1)^2; function g=gfun(x) g=[400*x(1)*(x(1)^2-x(2))+2*(x(1)-1), -200*(x(1)^2-x(2))]’; |
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