单纯形法解决无约束优化问题.doc

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1、分数:___________任课教师签字：___________课程作业学年学期：2017——2018学年第二学期课程名称：优化理论作业名称：作业三学生姓名：学号：提交时间：一、问题重述形如的问题称为无约束优化问题，常用下降算法来解决这类问题。下降算法的关键在于步长和搜索方向的选取。步长的求取可以借助前面作业中提到的一维搜索等方法求取，而搜索方向算法可以分为两大类，解析法和直接法。解析法借助了目标函数的导数进行搜索，这类算法搜索速度快、效率高，但是对目标函数的要求更为严格。常用的方法有最速下降法、Newton法、共轭梯度法、拟Newton法等。直接法不使用导数，也不需要得到目

2、标函数的明确解析式，只需要能够得到某些函数上的点即可。因此直接法的适用范围更广，但相应的收敛速度会较慢，计算量也会随着问题维数的增加而迅速增大。常用的方法有单纯形法、Powell方向加速法以及Powell改进算法。本作业以直接法的Powell法为例，解决具体的无约束优化问题，并对将Powell方向加速法和Powell改进算法解决结果进行对比。二、算法原理对于n维正定二次函数，设关于G共轭，与为任意不同点。分别从与出发，依次沿作一维搜索。如果最后找到两个互不相同的极小点与，则与关于G共轭。Powell方向加速法正是基于这一原理，每次迭代过程作n+1次一维搜索。第一次沿给定的n个

3、线性无关的方向依次作一维搜索，之后沿由这一阶段的起点到第n次搜索所得到的点的方向P再做一次一维搜索，并把这次所得点作为下一阶段的起点，下一阶段的n个搜索方向为。以此直到找到最优解。此算法是在迭代中逐次生成共轭方向，而共轭方向又是较好的搜索方向，所以称之为方向加速法。但是，此算法产生的n个向量可能线性或近似线性相关，这时张不成n维空间，可能得不到真正的极小点。因此，Powell原始算法存在一定的缺陷。Powell改进算法虽然不再具有二次终止性，但克服了搜索方向的线性相关的不利情形，是解决无约束优化问题较有效的直接法之一。本次作业一维搜索的过程是利用函数求导，求得最小值。经过试验

4、发现，α是允许为负数的。否则最终寻优得到的极值点与实际结果存在很大的偏差，而且寻优的效率特别低下。三、算法流程Powell算法流程图：图1Powell算法流程图Powell改进算法流程图：图2Powell改进算法流程图四、实验验证1、设目标函数，收敛精度为0.001，初始点（-2,2）。利用Matlab自带的函数求二元函数极值点函数fminsearch，求得极值点为(-0.630,-1.500)，最小值为-1.722。以此为标准，检验Powell方向加速法和Powell改进算法的寻优结果。Powell方向加速法经过2次迭代，求得极值点（-0.630,-1.500），对应的最小

5、值-1.722；Powell改进方向加速法经过2次迭代，求得极值点（-0.630,-1.500），对应的最小值1.722。2、设目标函数，收敛精度为0.001，初始点（-2,2）。利用Matlab自带的函数求二元函数极值点函数fminsearch，求得极值点为(0.5827,-1.7913)，最小值为-1.5109。以此为标准，检验Powell方向加速法和Powell改进算法的寻优结果。Powell方向加速法经过4次迭代，求得极值点（0.5827,-1.7912），对应的最小值-1.5109；Powell改进方向加速法经过2次迭代，求得极值点（-0.630,-1.500），对

6、应的最小值1.722。两种方法对应的寻优过程如下图所示。图3Powell直接与改进法寻优过程四、算法程序1、Powell方向加速关键部分算法：error=0.001;x_process=[-2,2];dimensions=2;P=[eye(dimensions);zeros(1,dimensions)];%初始搜索方向symsaerfa;while(1)x_zero=x_process;fori=1:dimensions%沿着P(i,:)方向进行一维搜索f=F_Object(x_process+aerfa*P(i,:));aerfa_process_all=double(re

7、al(solve(diff(f))));F_process_j=[];forj=1:length(aerfa_process_all)aerfa_process=aerfa_process_all(j);x_process_j=x_process+aerfa_process*P(i,:);F_process_j=[F_process_jF_Object(x_process_j)];end[~,j]=min(F_process_j);aerfa_process=aerfa_process_all(j);x