Rosenbrock函数是一个经典的非凸优化问题,常用于测试优化算法的性能。该函数具有一个狭长的峡谷,使得优化算法容易陷入局部最优解。为了解决Rosenbrock函数的优化问题,可以使用梯度下降法、共轭梯度法等特定的算法。 MATLAB代码实现了Rosenbrock函数的计算,可以根据给定的变量取值计算函数值。通过运行该代码,可以验证优化算法在...
为了在Matlab 中实现 Rosenbrock 函数,我们可以编写以下代码: ```matlab function y = Rosenbrock(x) % x: 输入向量,范围在 [-2, 2] 之间 % y: 输出值,即 Rosenbrock 函数的值 x(1) = 2 * x(1) - 2; % 调整 x(1) 的值以满足 [-2, 2] 的范围 y = (1 - x(2))^2 + 100 * (x(...
Rosenbrock函数的实现代码如下：首先进行初始化：clc,clear all format long g x0=[0;0]; fun=@func; gfun=@gfunc; [x,val,k]=grad(fun,gfun,x0) %最速下降法（梯度法）目标函数定义：function f=func(x) f=100*(x(1)^2-x(2))^2+(1-x(1))^2; end 梯度函数定义：function ...
function f = rosenbrock(x) a = 1; b = 100; f = (a - x(1))^2 + b * (x(2) - x(1)^2)^2; end ``` 在这段Matlab代码中,我们定义了一个名为rosenbrock的函数,它接受一个二维向量x作为输入,并返回Rosenbrock函数在x处的取值。通过这样的实现,我们可以在Matlab中直接调用rosenbrock函数,并进...
Rosenbrock函数 实现代码：clc,clear all format long g x0=[0;0];fun=@func;gfun=@gfunc;[x,val,k]=grad(fun,gfun,x0) %最速下降法（梯度法）目标函数 function f=func(x)f=100*(x(1)^2-x(2))^2+(1-x(1))^2;end 梯度函数 function g=gfunc(x)g=[400*x(1)*(x(...
Rosenbrock函数 实现代码: clc,clearall formatlongg x0=[0;0]; fun=@func; gfun=@gfunc; [x,val,k]=grad(fun,gfun,x0)%最速下降法(梯度法) 目标函数 functionf=func(x) f=*(x(1)^2-x(2))^2+(1-x(1))^2;梯度函数 functiong=gfunc(x) ...
Rosenbrock函数Matlab代码局部最小化器的梯度最速下降法 该项目演示了如何找到该算法在任何维度(1、5、10、100、200、300)的函数的局部极小值。 代码实现 代码在 Matlab R2018b 中实现。 描述 此代码演示了 [-2,2] 区间的 5 维 Rosenbrock 函数的局部最小化。 此外,代码可用于任何维度的任何功能。 必须考虑...
Rosenbrock函数 实现代码: clc,clearall formatlongg x0=[0;0]; fun=@func; gfun=@gfunc; [x,val,k]=grad(fun,gfun,x0)%最速下降法(梯度法) 目标函数 functionf=func(x) f=*(x(1)^2-x(2))^2+(1-x(1))^2;梯度函数 functiong=gfunc(x) ...