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铁虫 (正式写手)

[求助] 《精通matlab最优化计算》(龚纯著)中的BFGS算法为何一直busy?(代码见贴正文)

《精通matlab最优化计算》(龚纯著)中的BFGS算法为何一直busy?(代码见贴正文)
但如果去掉 if k+1==n 这个条件,可以出结果,但是与书上例子的结果有出入。
请教大牛,指点迷津一下?非常感谢。

附--拟牛顿算法BFGS代码:
function [x,minf] = minBFGS(f,x0,var,eps)
format long;
if nargin == 3
    eps = 1.0e-6;
end
x0 = transpose(x0);
n = length(var);
syms l;
H = eye(n,n);
gradf = jacobian(f,var);
v0  = Funval(gradf,var,x0);
p = -H*transpose(v0);
k = 0;

while 1
    v  = Funval(gradf,var,x0);
    tol = norm(v);
    if tol<=eps
        x = x0;
        break;
    end   
    y = x0 + l*p;
    yf = Funval(f,var,y);
    [a,b] = minJT(yf,0,0.1);
    xm = minHJ(yf,a,b);
    x1 = x0 + xm*p;
    vk = Funval(gradf,var,x1);
    tol = norm(vk);
    if tol<=eps
        x = x1;
        break;
    end
    if k+1==n
        x0 = x1;
        continue;
    else
        dx = x1 - x0;
        dgf = vk - v;
        dgf = transpose(dgf);
        dxT = transpose(dx);
        dgfT = transpose(dgf);
        mdx = dx*dxT;
        mdgf = dgf*dgfT;
        H = H + (1+dgfT*(H*dgf)/(dxT*dgf))*mdx/(dxT*dgf)- ...
            (dx*dgfT*H + H*dgf*dxT)/(dxT*dgf);
        p = -H*transpose(vk);
        k = k+1;
        x0 = x1;
    end
end
minf = Funval(f,var,x);
format short;

function [minx,maxx] = minJT(f,x0,h0,eps)
format long;
if nargin == 3
    eps = 1.0e-6;
end

x1 = x0;
k = 0;
h = h0;
while 1
    x4 = x1 + h;
    k = k+1;
    f4 = subs(f, findsym(f),x4);
    f1 = subs(f, findsym(f),x1);
    if f4 < f1
        x2 = x1;
        x1 = x4;
        f2 = f1;
        f1 = f4;
        h = 2*h;
    else
        if k==1
            h = -h;
            x2 = x4;
            f2 = f4;
        else
            x3 = x2;
            x2 = x1;
            x1 = x4;
            break;
        end
    end
end

minx = min(x1,x3);
maxx = x1+x3 - minx;
format short;

function [x,minf] = minHJ(f,a,b,eps)
format long;
if nargin == 3
    eps = 1.0e-6;
end

l = a + 0.382*(b-a);
u = a + 0.618*(b-a);
k=1;
tol = b-a;

while tol>eps && k<100000
    fl = subs(f , findsym(f), l);
    fu = subs(f , findsym(f), u);
    if fl > fu
        a = l;
        l = u;
        u = a + 0.618*(b - a);
    else
        b = u;
        u = l;
        l = a + 0.382*(b-a);
    end
    k = k+1;
    tol = abs(b - a);
end
if k == 100000
    disp('找不到最小值!');
    x = NaN;
    minf = NaN;
    return;
end
x = (a+b)/2;
minf = subs(f, findsym(f),x);
format short;
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