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  • 阻尼牛顿法求函数极小点
  • 布谷鸟求解函数的最小值,这是布谷鸟算法与莱维飞行的详细讲解;带注释的布谷鸟算法,清晰易懂,简洁好用,可以更改适应度函数应用不同的场景。
  • 最小值. 函数图像如图(及程序)所示: clear all; close all; clc; x=0:0.01:10; y=x+10*cos(5*x)+7*sin(4*x); figure plot(x,y) grid on xlabel('x') ylabel('f(x)') title('f(x)=x+10*cos(5*x)+7*sin(4*x)')...

    用标准遗传算法求函数:

    x+10*cos(5*x)+7*sin(4*x)

     的最小值.

    函数图像如图(及程序)所示:


    clear all;
    close all;
    clc;
    x=0:0.01:10;
    y=x+10*cos(5*x)+7*sin(4*x);
    figure
    plot(x,y)
    grid on
    xlabel('x')
    ylabel('f(x)')
    title('f(x)=x+10*cos(5*x)+7*sin(4*x)')



    仿真过程如下:

    (1)初始化种群数目NP=50

       染色体二进制编码长度L=20

       最大进化代数G=100

       交叉概率Pc=0.8

       变异概率pm=0.05

    (2)a.产生初始化种群,将二进制编码转化为十进制;

       b.计算个体适应度,并且进行归一化操作;

       c.在选择操作中,选择基于轮盘赌的方式进行;

       d.在交叉和变异过程,选择基于概率的方式进行;

       e.产生新的种群,并把历代的最优个体留在新的种群之中;

       f.重复b——e过程,进行下一步遗传操作。

    (3)遗产算法的终止条件判断:

       I.判断是否满足终止条件,若满足,则终止搜索过程,输出最优值;若不满足则继续进行迭代;

       II.为了防止遗传过程过长,可以设置遗传代数控制搜索过程。


    程序如下:

    function result=func(x)
    fit=x+10*cos(5*x)+7*sin(4*x);
    result=fit;


    %%%%%%%%%%%%%%求最小值%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    %%%%%%%%%%参数初始化%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    clear all;%清变量
    close all;%清图
    clc;%清屏

    NP=50;%种群规模为50个
    L=20 ;%二进制字串长度
    Pc=0.8;%交叉概率
    Pm=0.05;%变异概率
    G=100;%max generation
    Xs=10;%上限
    Xx=0;%下限
    f=randint(NP,L);
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%算法循环部分%%%%%%%%%%%%%
    for k =1:G
        for i=1:NP
        U=f(i,:);
        m=0;
        for j=1:L
            m=U(j)*2^(j-1)+m;
        end
        x(i)=Xx+m*(Xs-Xx)/(2^L-1);
        Fit(i)=-func(x(i));
        end
        maxFit=max(Fit);%最大值
        minFit=min(Fit);%最小值
        rr=find(Fit==maxFit);
        fBest=f(rr(1,1),:);%历代最小值
        xBest=x(rr(1,1));
        Fit=(Fit-minFit)/(maxFit-minFit);
        %%%%基于轮盘赌的选择操作%%%%%%%
        sum_Fit=sum(Fit);
        fitvalue=Fit./sum_Fit;
        fitvalue=cumsum(fitvalue);
        ms=sort(rand(NP,1));
        fiti=1;
        newi=1;
        while newi<=NP
            if(ms(newi)<fitvalue(fiti))
                nf(newi,:)=f(fiti,:);
                newi=newi+1  ;   
            else
                fiti=fiti+1;
             end
        end
        %%%%基于概率的交叉操作%%%%%
        for i=1:2:NP
            p=rand;
               if p<Pc
                q=randint(1,L);         
                    for j=1:L
                            if q(j)==1;
                            temp=nf(i+1,j);
                            nf(i+1,j)=nf(i,j);
                            nf(i,j)=temp;
                            end
                
                    end
                end
        end
        %%%%基于概率的变异操作%%%
        
        for m=1:NP
            for n=1:L
                r=rand(1,1);
                if r<Pm
                    nf(m,n)=rand(1,1)*(Xs-Xx)+Xx;
                end
            end
        end
        f=nf;
        f(1,:)=fBest;
        trace(k)=-maxFit;
          
    end
    xBest;
    figure
    plot(trace)
    xlabel('迭代次数')
    ylabel('目标函数值')
    title('适应度进化曲线')
    x=xBest
    y=-maxFit


    运行结果:

             

    展开全文
  • 求下列二元函数的最大值,f(x1,x2)=x1^2+x2^2,x1与x2的取值区间为{0,1,2,...,7}
  • 它使用粒子群优化算法找到变量函数的最小值。 % 输入参数为: % -func: 目标函数的最小化句柄%-numInd:这是群体元素的数量% -range: 必须创建元素的范围% -n_var: 函数变量的个数% -tolerance:它是群体停止标准...
  • 布谷鸟求解函数的最小值,这是布谷鸟算法与莱维飞行的详细讲解(https://blog.csdn.net/zyqblog/article/details/80905019) 。
  • 本代码主要利用MATLAB工具实现MATLAB——求解无约束非线性函数的最小值,简单明了,易于理解
  • % 这是一个找到两个变量目标最小值的函数% 具有确定性零阶算法的函数:...%%%%%%%% 重要的 %%%%%%%%%%% % 要正确运行 Matlab 函数,必须先运行等高线图% 的目标函数。 您还可以查看:帮助countour。
  • 基于matlab实现牛顿法求最小值
  • 参考: 使用MATLAB:registered:的应用数值方法作者:杨元英,曹文武,钟泰生,约翰·莫里斯首次出版时间:2005年1月14日打印ISBN:9780471698333 |在线ISBN:9780471705192 | DOI:10.1002 / 0471705195 版权所有
  • 该脚本提供了不确定性的最终区间,其中单变量非线性/线性函数的最小值。 该函数在区间内应该是单峰的。 该脚本检查函数的单峰性。用户输入初始间隔和迭代次数。 根据迭代次数,获得最终间隔。 迭代次数越大,不确定...
  • 该实验使用模拟退火算法求取函数的最小值matlab自编程实现。该实验可以观察到搜索点的过程,也可以自行修改参数。
  • 遗传算法求最大值,遗传算法求最小值,实验报告,实验结果分析
  • 最小值 matlab

    2010-11-18 22:23:17
    一个求数组里最小值matlab源代码……
  • main_single是单变量线性优化主函数,main_multiple是多变量
  • 遗传算法用的是matlab实现的,用该算法求得是函数的极小值,并且程序都是底层程序没有用到顶层的工具包,能够更好的理解遗传算法的基本思想。
  • 二分法求解matlab

    2019-01-07 19:02:18
    二分法求解,matlab编写,数值分析课程部分代码,大家可以参考一下
  • 这是一种计算函数最小值的简单遗传算法。 它没有任何改进,但我有一些像精英主义、代沟和重整化这样的改进。
  • 线性规划matlab实现.ppt
  • matlab查找最小值函数

    千次阅读 2021-03-18 17:18:38
    一、查找最小值 function y=find_min(A) a=min(A); y=a; end 或者自己写循环函数 function f=find_min2(A); Len=length(A); min=A(1); index=1; for i=1:Len if min>A(i) min=A(i); index=i; end end f=...

    一、查找最小值

    function y=find_min(A)
    a=min(A);
    
    y=a;
    end
    

    或者自己写循环函数

    function f=find_min2(A);
    Len=length(A); min=A(1);
    index=1;
    for i=1:Len
        if min>A(i)
            min=A(i);
            index=i;
           
        end
    end
     f=[min,index];
    end
    
    展开全文
  • 基于谷底最小值的阈值利用matlab平台实现所用图为基础雷纳图
  • 粒子群算法 求函数最小值matlab代码。链接是讲解粒子群算法 https://blog.csdn.net/zyqblog/article/details/80829043 。 我用ubuntu下matlab编写的代码,你在windows下可能有中文乱码,不过都是注释,你可以去...
  • 蚁群算法求最小值

    2015-07-23 00:53:39
    利用智能算法之一的蚁群算法求最小值MATLAB实现
  • 4 附:CS算法求解函数最小值代码 5 源码下载 6 参考文献 1 从布谷鸟的育雏到布谷鸟算法 布谷鸟不会做窝,也不会育雏,在春末夏初,向北飞,趁别的鸟(宿主鸟)外出觅食时,将卵蛋产在宿主鸟窝里,让宿主鸟...


    1 从布谷鸟的育雏到布谷鸟算法

    这里写图片描述
    布谷鸟不会做窝,也不会育雏,在春末夏初,向北飞,趁别的鸟(宿主鸟)外出觅食时,将卵蛋产在宿主鸟窝里,让宿主鸟抚养自己孩子 。当然,布谷鸟在产卵前,为了不被宿主鸟发现鸟窝的异常,会把宿主的卵移走。而一旦靠养母孵化的雏鸟,也有将宿主鸟本身的雏鸟推出巢穴的本性,并且会模仿其他鸟的行为来增大不被宿主鸟发现的概率1

    2009年,Xin-She Yang2 与Suash Deb在《Cuckoo Search via Levy Flights》一文中提出了布谷鸟算法(简称CS)。假设每只布谷鸟一次只产一枚卵 ,并且宿主鸟发现外来鸟蛋后,就舍弃该鸟窝,另寻他地建造新的鸟窝 ,那么可以认为 :鸟窝=卵蛋=解,卵蛋是否能够成功被宿主鸟孵化并茁长成长是衡量解好坏的唯一标准 。布谷鸟寻找鸟窝下蛋的过程就是在D维空间中寻找解的过程 ,而鸟窝的好坏象征着解的好坏。

    2 布谷鸟算法

    布谷鸟算法是布谷鸟育雏行为和萊维飞行结合的一种算法 。
    这里写图片描述
    在CS算法中,有两个路径(或者说成是两个位置的更新)备受关注:

    • 一个是布谷鸟寻找鸟窝下蛋的寻找路径是采用早已就有的萊维飞行3,如上图所示,无敌的走位是一种长步长与短步长相间的走位,这其实就是萊维飞行的主要特点,学者们也证实了自然界中很多鸟类的飞行也遵从萊维飞行,这也是最有效寻找目标的方法之一 。所以采用萊维飞行更新鸟窝位置的公式被定义如下:

      Xt+1=Xt+αLevy(β) X t + 1 = X t + α ⨂ L e v y ( β ) , 公式(1)

      其中 , α α 是步长缩放因子, Levy(β) L e v y ( β ) 是萊维随机路径, 就是 . . ∗ 运算

    • 另一个是宿主鸟以一定概率Pa发现外来鸟后重新建窝的位置路径,这个路径可以用萊维飞行或者随机方式4,(本文采用随机) , 除此之外,这个位置普遍采用偏好随机游动的方式,即利用了其他鸟窝的相似性5。所以新建的鸟窝的位置的公式被定义如下:

      Xt+1=Xt+rHeaviside(Paϵ)(XiXj) X t + 1 = X t + r ⨂ H e a v i s i d e ( P a − ϵ ) ⨂ ( X i − X j ) , 公式(2)

      其中, r,ϵ r , ϵ 是服从均匀分布的随机数, Heaviside(x) H e a v i s i d e ( x ) 是跳跃函数(x>0,=1;x<0,=0) , Xi,Xj X i , X j 是其他任意的连个鸟窝。

    CS算法的执行过程如下:
    这里写图片描述

    3 萊维飞行与公式(1)的深层含义

    从数学的发展史上说,早在1937年, P. Levy6确定了对称Levy稳定分布的积分形式为 Levy(s)=1π+0exp(β|k|λ)cos(ks)dk L e v y ( s ) = 1 π ∫ 0 + ∞ e x p ( − β | k | λ ) c o s ( k s ) d k ,但是该积分并没有明确的解析,要生成一个服从该分布的随机数是难上加难的问题,不过当 ss0>0s s ≫ s 0 > 0 , 即 s → ∞ 时, Levy(s)λβΓ(λ)sin(πλ2)π.1s1+λ L e v y ( s ) ≈ λ β Γ ( λ ) s i n ( π λ 2 ) π . 1 s 1 + λ ,通常 β=1 β = 1 。这个近似的分布呈现幂律行为(重尾或长尾巴),这个行为类似于二八原则[^6],或者说少部分人集中了世界大部分的财富,正如下图所示的,这个分布总是有一个长尾巴或者称之为重尾巴,有时也叫做一个翼。
    这里写图片描述

    萊维飞行的方差随时间呈现指数的关系,即 σ2(t)t3β,1β3 σ 2 ( t ) ~ t 3 − β , 1 ≤ β ≤ 3 ,所以萊维飞行比布朗运动更加的出色。

    此后,不少学者根据这个近似部分提出很多用于生成服从萊维分布的随机数的实现方法,其中就包含了Mantegna7在1994年提出的一种用正太分布求解随机数的方法,有时也叫Mantegna方法,生成服从萊维分布的随机步长的方法如下:

    s=u|v|1β s = u | v | 1 β

    其中, uN(0,σ2),vN(0,1) u ~ N ( 0 , σ 2 ) , v ~ N ( 0 , 1 ) , σ={Γ(1+β)sin(πβ2)βΓ(1+β2)2β12}1β σ = { Γ ( 1 + β ) s i n ( π β 2 ) β Γ ( 1 + β 2 ) 2 β − 1 2 } 1 β

    在matlab中用Mantegna方法模拟二维平面萊维飞行:

    % Mantegna方法模拟萊维飞行
    %author zhaoyuqiang 
    x = [0,0];
    y = [0,0];
    beta = 1.5;
    sigma_u = (gamma(1+beta)*sin(pi*beta/2)/(gamma((1+beta)/2)*beta*2^((beta-1)/2)))^(1/beta);
    sigma_v = 1;
    for i=1:1000
        u = normrnd(0,sigma_u);
        v = normrnd(0,sigma_v);
        s = u/(abs(v))^(1/beta);
        x(:,1) = x(:,2);
        x(:,2) = x(:,1)+1*s;
        u = normrnd(0,sigma_u);
        v = normrnd(0,sigma_v);
        s = u/(abs(v))^(1/beta);
        y(:,1) = y(:,2);
        y(:,2) = y(:,1)+1*s;
        plot(x,y);
        hold on;
    end
    axis square;

    这里写图片描述

    从模拟上来看,图形的路径确实符合萊维飞行的长短相间的特征,Mantegna用正太分布实现了生成服从萊维分布随机步长的方法是可靠的 。

    时间到了2009年,Xin-She Yang 与Suash Deb提出了布谷鸟算法,同时,Yang把Levy分布函数经过简化和傅立叶变换后得到其幂次形式的概率密度函数8 : Levyu=tβ,1β3 L e v y ~ u = t − β , 1 ≤ β ≤ 3 。并把萊维飞行用在了鸟窝位置的更新上,于是产生了公式(1) Xt+1=Xt+αLevy(β) X t + 1 = X t + α ⨂ L e v y ( β ) 。这个计算式其实就是 Xt+1=Xt+αS X t + 1 = X t + α S S S 就是服从Levy分布Levyu=tβ,1β3的随机步长,考虑到具体怎么计算时,Yang采用的正是1994年的Mantegna方法 。

    所以在布谷鸟算法中,我们可以用下面的具体计算公式来计算鸟窝的更新位置:

    Xt+1=Xt+αS=Xt+α.N(0,σ2)|N(0,1)|1β X t + 1 = X t + α S = X t + α . ∗ 服 从 N ( 0 , σ 2 ) 的 随 机 数 | 服 从 N ( 0 , 1 ) 的 随 机 数 | 1 β

    其中, σ={Γ(1+β)sin(πβ2)βΓ(1+β2)2β12}1β σ = { Γ ( 1 + β ) s i n ( π β 2 ) β Γ ( 1 + β 2 ) 2 β − 1 2 } 1 β ,通常, β=1.5 β = 1.5

    这在matlab等一些编程工具中都是可以计算的。

    值得一提的是, α α 是步长缩放因子,通常 α=1 α = 1 ,在之后的布谷鸟算法发展中,针对 α α 有各种各样的变种,如Yang[^8]为了让算法适应不同的解,让 α=α0(XiXj) α = α 0 ( X i − X j ) , Xi,Xj X i , X j 为任意不同的解 。

    4 附:CS算法求解函数最小值代码

    求函数 f(x)=ni=1x2i,(20x20n=10) f ( x ) = ∑ i = 1 n x i 2 , ( − 20 ≤ x ≤ 20 , n = 10 ) 最小值

    % Script 布谷鸟算法,求解函数最小值
    % @author zhaoyuqiang 
    %#ok<*SAGROW> Remove hints of syntax
    %#ok<*CLALL>
    %#ok<*FNDSB>
    clear all ; 
    close all ;
    clc ;
    N = 25; % Number of nests(The scale of solution)
    D = 10 ; %  Dimensionality of solution
    T = 200 ; % Number of iterations
    Xmax = 20 ;
    Xmin = -20 ;
    Pa = 0.25 ; % Probability of building a new nest(After host bird find exotic bird eggs)
    nestPop = rand(N,D)*(Xmax-Xmin)+Xmin ;  % Random initial solutions
    for t=1:T
        levy_nestPop =  func_levy(nestPop,Xmax,Xmin) ; % Generate new solutions by Levy flights
        nestPop = func_bestNestPop(nestPop,levy_nestPop);  % Choose a best nest among  new and old nests     
        rand_nestPop = func_newBuildNest(nestPop,Pa,Xmax,Xmin); % Abandon(Pa) worse nests and build new nests by (Preference random walk )
        nestPop = func_bestNestPop(nestPop,rand_nestPop) ; % Choose a best nest among  new and old nests
        [~,index] = max(func_fitness(nestPop)) ; % Best nests
        trace(t) = func_objValue(nestPop(index,:)) ; 
    end
    figure 
    plot(trace);
    xlabel('迭代次数') ;
    ylabel('适应度值') ;
    title('适应度进化曲线') ;
    function [ result ] = func_levy( nestPop,Xmax,Xmin)
    %FUNC_LEVY : Update position of nest by using Levy flights
    %@author : zhaoyuqiang 
    [N,D] = size(nestPop) ;
    % Levy flights by Mantegna's algorithm
    beta = 1.5 ;
    alpha = 1 ;
    sigma_u = (gamma(1+beta)*sin(pi*beta/2)/(beta*gamma((1+beta)/2)*2^((beta-1)/2)))^(1/beta) ;
    sigma_v = 1 ;
    u = normrnd(0,sigma_u,N,D) ;
    v = normrnd(0,sigma_v,N,D) ;
    step = u./(abs(v).^(1/beta)) ;
    % alpha = 0.1.*(nestPop(randperm(N),:)-nestPop(randperm(N),:)); % Bad effect
    nestPop = nestPop+alpha.*step ;
    % Deal with bounds
    nestPop(find(nestPop>Xmax)) = Xmax ; %#ok<*FNDSB>
    nestPop(find(nestPop<Xmin)) = Xmin ;
    result = nestPop ; 
    end
    function [ nestPop ] = func_bestNestPop( nestPop,new_nestPop )
    %FUNC_ 此处显示有关此函数的摘要
    %@author zhaoyuqiang
    index = find(func_fitness(nestPop)<func_fitness(new_nestPop)) ;
    nestPop(index,:) = new_nestPop(index,:) ;
    end
    function [ nestPop ] = func_newBuildNest( nestPop ,Pa ,Xmax,Xmin)
    %FUNC_NEWBUILDNEST new solutions are generated by using the similarity 
    % between the existing eggs/solutions and the host eggs/solutions with a discovery rate pa .
    %@author zhaoyuqiang
    [N,D] = size(nestPop) ;
    nestPop = nestPop+rand.*heaviside(rand(N,D)-Pa).*(nestPop(randperm(N),:)-nestPop(randperm(N),:));
    % Deal with bounds
    nestPop(find(nestPop>Xmax)) = Xmax ; %#ok<*FNDSB>
    nestPop(find(nestPop<Xmin)) = Xmin ;
    end

    这里写图片描述

    5 源码下载

    https://download.csdn.net/download/g425680992/10517545

    6 参考文献


    1. 布谷鸟搜索算法研究综述 , 兰少峰
    2. Cuckoo search via Lévy flights. Yang XS
    3. Cuckoo search via Lévy flights. Yang XS
    4. 逐维改进的布谷鸟搜索算法 , 王李进
    5. Cuckoo search for inverse problems and simulated-driven shape optimization ,Yang XS
    6. P. Levy, Theoric de l’Addition des Variables Aleatoires
    7. Nature-Inspired Metaheuristic Algorithms Second Edition,Yang XS
    8. Nature-Inspired Metaheuristic Algorithms Second Edition,Yang XS
    展开全文
  • 蚁群算法, 解决了最优化问题,可用于路劲规划,求解最小值,该程序matlab语言 是太阳能光伏发电系统(Solar power system)的简称,是一种利用太阳电池半导体材料的光伏效应,将太阳光辐射能直接转换为电能的一种...
  • Matlab实现 % 没有加入冲量项的随机梯度下降法实现 syms x y real y(x) = x^2+2*x+10 ; delta(x) = -diff(y(x)) ; step = 0.1 ; first_x = 10 ; x_current = first_x ; x_next = first_x ; show_tmp = 0 ; show = ...

    算法原理

    梯度下降法是一个最优化算法,可以用来求一个函数的最小值,最大值等,也常用于人工神经网络中更新各个感知器之间的权值,求出cost function的最小值等,应用广泛。
    其原理简单,就求函数的最小值这个应用而言,大致说来就是先求出该函数梯度,大家都知道梯度是一个函数在该点的最快上升率,那么求个相反数就是最快下降率了。将每个自变量按下列公式更新:

    xt+1=xt+Δx

    其中
    Δx=ηfx

    η 称为学习速率,也称为步长,指明了自变量朝向最快下降方向减少的速度,这个值的选定相当重要,太大了会导致震荡,无法收敛到最小值点,太小了会导致收敛速度过慢。
    xt+1 xt 的差小于一个阀值时,就可以停止循环了。

    Matlab实现

    % 没有加入冲量项的随机梯度下降法实现
    syms x y real
    y(x) = x^2+2*x+10 ;
    delta(x) = -diff(y(x)) ;
    step = 0.1 ;
    first_x = 10 ;
    x_current = first_x ;
    x_next = first_x ;
    show_tmp = 0 ;
    show = [] ;
    counter = 0 ;
    delta_last = 0 ;
    while (true)
        delta_x = double(delta(x_current))*step ;
        if(abs(delta_x) < 0.0001)
            break
        end
        x_next = x_current + delta_x ;
        x_current = x_next ;
        counter = counter + 1;
        show_tmp = x_next ;
        show = [show, show_tmp] ;
        if(counter > 200)
            break ;
        end
    end
    x_next
    counter
    figure(1)
    ezplot(y(x))
    hold on 
    plot([-100, 100],[double(y(x_next)), double(y(x_next))],'-r')
    double(y(x_next))
    figure(2)
    plot(show)
    pause
    close all

    待求解的函数曲线图像如下所示,其中的红线为梯度下降法算出来的最小值,可以看出来梯度下降法成功求出了该函数的最小值。
    函数曲线,其中红线为梯度下降法计算出来的最小值
    自变量的变化曲线,可以看出当循环超过25次时,此时的x已经很接近最小值点了,收敛速度取决于步长step。
    自变量的变化曲线

    各位可以自行调整步长和初始值,观察其收敛速度的变化,需要注意的是,这个步长如果太大将会导致震荡,无法收敛到最小值点,如果太小,将导致收敛速度太慢。
    ——————————————————————————————
    另外,这个函数因为是二次函数,没有多个极点,因此梯度下降法能够在不陷入局部最优的情况下找到最大值,如果是存在多个极点的复杂函数会怎么样呢?让我们看下以下例子:

    % 加入了冲量项,缓解陷入局部最优的随机梯度下降算法
    syms x y real
    y(x) = x^2+4*x+sin(cos(2*x+x^2)) ;
    delta(x) = -diff(y(x)) ;
    step = 0.1 ;
    first_x = 10 ;
    x_current = first_x ;
    x_next = first_x ;
    show_tmp = 0 ;
    show = [] ;
    counter = 0 ;
    delta_last = 0 ;
    alpha = 0; % 冲量项比例系数,设为0相当于没有加入冲量项
    while (true)
        delta_x = double(delta(x_current))*step + delta_last*alpha;
        delta_last = delta_x ;
        if(abs(delta_x) < 0.0001)
            break
        end
        x_next = x_current + delta_x ;
        x_current = x_next ;
        counter = counter + 1;
        show_tmp = x_next ;
        show = [show, show_tmp] ;
        if(counter > 200)
            break ;
        end
    end
    x_next
    counter
    figure(1)
    ezplot(y(x))
    hold on 
    plot([-100, 100],[double(y(x_next)), double(y(x_next))],'-r')
    double(y(x_next))
    figure(2)
    plot(show)
    pause
    close all

    可以看出来,最小值和剃度下降法算出来的最小值并没有重合,此时算法陷入了局部最优点,梯度下降法算出的最小值是y = -3.1586
    函数曲线
    自变量变化曲线如下:
    自变量变化曲线
    当把冲量项的系数alpha改为0.5时,得出:
    冲量项
    此时梯度下降法算出来的最小值为 y = -3.9611,从图中也可以看出已经是达到了函数最低点了。
    自变量变化曲线如下:
    这里写图片描述

    总结上面的实验,可以看出,加入冲量项可以缓解梯度下降法陷入局部最优的风险。

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