无约束最优化的matlab代码

function alpha=conjugate(f,a1,b1,xk,dk,eps,M) %alpha 为单峰函数g(x)=f(xk+x*dk)在[a1,b1]的最小值点，eps为精度要求，M为迭代次数控制. %用于求精确步长的黄金分割法，参数传递有改动 if nargin==5 eps= 1.0e-10; M = 200; elseif nargin<5 error return elseif nargin==6 M=200; end xsize=size(xk); if xsize(1)==1 xk=xk' end xsize=size(dk); if xsize(1)==1 dk=dk' end tau=(sqrt(5)-1)/2; tau1=1-tau; a=a1; b=b1; lambda=a+tau1*(b-a); mu=a+tau*(b-a); flambda=feval(f,xk+lambda*dk); fmu=feval(f,xk+mu*dk); for k=1:1:M if flambda>fmu if abs(b-a)<=eps alpha=mu; return; else a=lambda; b=b; lambda=mu; flambda=fmu; mu=a+tau*(b-a); fmu=feval(f,xk+mu*dk); end else if abs(mu-a)<=eps alpha=lambda; return; else a=a; b=mu; mu=lambda; fmu=flambda; lambda=a+tau1*(b-a); flambda=feval(f,xk+lambda*dk); end end end