针对你提出的“fr共轭梯度法matlab程序”问题,我将从理解共轭梯度法、编写MATLAB函数、测试程序、优化程序以及提供使用说明这几个方面来详细解答。 1. 理解共轭梯度法的基本原理和算法步骤 共轭梯度法(Conjugate Gradient Method, CG)是一种用于求解无约束优化问题的迭代方法,特别适用于大规模线性系统或二次函数最小化...
(4)选取几个与实验二实验三中相同的初始点,并给出相关实验结果的对比及分析(从最优解、最优值、收敛速度(迭代次数)等方面进行比较); function[x,val,k]=frcg(fun,gfun,x0)%功能:用FR共轭梯度法求解无约束问题:minf(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...
fr共轭梯度法改进 fr共轭梯度法是对共轭梯度法的一种改进,它引入了Fletcher-Reeves公式。Fletcher-Reeves公式是通过计算两次迭代时的梯度向量的内积得到的。具体表达式如下: βk = (rk+1’ * rk+1) / (rk’ * rk) 其中rk为残差向量。 通过引入Fletcher-Reeves公式,fr共轭梯度法在选择搜索方向时更加准确,可以更...
% FR共轭梯度法 functionsixge x0=[1,0]'; [x,val,k]=frcg('fun','gfun',x0) end functionf=fun(x) f=100*(x(1)^2-x(2))^2+(x(1)-1)^2; end functiong=gfun(x) g=[400*x(1)*(x(1)^2-x(2))+2*(x(1)-1), -200*(x(1)^2-x(2))]'; ...
共轭梯度法函数 function [x,val,k]=frcg(fun,gfun,x0) %功能:用FR共辄梯度法求解无约束问题: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
python 实现线性共轭梯度算法 非线性共轭梯度法matlab 文章目录 前言 一、数学原理 二、代码实现 1.Armjio非精确线搜索求步长 2.FR共轭梯度法 附录 前言 多元函数的求解使我们生活中常见的一些问题的缩影,对于多元函数极小点的解法,我们可以利用最优化中的相关算法来求解,本文采用 MATLAB 程序,利用 FR 非线性共轭...
1、%conjugategradientmethods%method:FR,PRP,HS,DY,CD,WYL,LS%精确线搜索,梯度终止准则functionm,k,d,a,X,g1,fv=conjgradme(G,b,c,X,e,method)ifnargin=ek(i-1)=(m/m1)A2;d(:,i)=-g1(:,i)+k(i-1)*d(:,i-1);a(i)=-(d(:,i)*g1(:,i)/(d(:,i)*G*d(:,i);%a1(i)=...
共轭梯度法--MATLAB程序%conjugate gradient methods %method:FR,PRP,HS,DY,CD,WYL,LS %精确线搜索,梯度终止准则 function[ m,k,d,a,X,g1,fv] = conjgradme( G,b,c,X,e,method) ifnargin〈6 error(’输入参数必须为6’); end n=length(G); ifn==2 formatlonge%rat symsx1x2 f=1/2*[x1,...
共轭梯度法 FR G为对称正定矩阵，X是初始点，e为精度 a是精确线搜索步长 function [m2,a,d,X,g1,f1] = conjgrad(G,b,c,X,e)n=length(G);if n==2 format long e %rat syms x1 x2 f=1/2*[x1,x2]*G*[x1;x2]+b'*[x1;x2]+c;g=[diff(f,x1);diff(f,x2)];g1...
MATLAB实现约束最优化方法,带大家熟悉使用MATLAB软件,并能利用该软件进行无约束最优化方法的计算。1.最速下降法的MATLAB实现2.牛顿法的MATLAB实现3.共轭梯度法的MATLAB实现