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Matlab 编程实现求解最优解 本文档讲述了如何使用 Matlab 语言实现求解最优解，着重介绍了黄金分割法和二次插值法在一维搜索中的应用。通过 Matlab 语言编程，我们可以轻松地实现这些优化算法，并对其进行比较和分析。 在《现代设计方法》课程中，我们学习了黄金分割法和二次插值法，这两种方法都是建立在搜索区间的优先确定基础上实现的。为了方便执行和比较，我们将两种方法都写进了一个程序之内，以选择的方式实现执行其中一个。 我们定义了函数 f(x) = 3*x^2 + 6*x + 4，並将其保存为lee.m文件。然后，我们编写了主程序ll.m，该程序可以让用户输入初始点、步长和搜索精度，并选择是否使用黄金分割法或二次插值法。 在黄金分割法中，我们使用了while循环来搜索区间，直到满足“大，小，大”的条件为止。同时，我们也使用了if语句来判断是否满足搜索精度的要求。如果满足要求，则输出符合的区间。 在二次插值法中，我们使用了线性方程组来拟合曲线，然后计算出函数的极小值点和极值。同时，我们也使用了while循环来搜索区间，直到满足搜索精度的要求为止。 通过比较，我们可以看到，二次插值法比黄金分割法具有更好的收敛性和准确性。因此，在实际应用中，我们可以根据具体情况选择合适的优化算法。 我们也遇到了一个问题，即在主程序中使用函数调用的形式执行时，总会提示错误。这可能是由于 Matlab 语言的限制所致。因此，我们可以尝试使用其他方法来解决这个问题。 通过 Matlab 语言编程，我们可以轻松地实现黄金分割法和二次插值法，从而解决一维搜索中的优化问题。同时，我们也可以通过比较和分析来选择合适的优化算法，以达到更好的优化效果。