精华内容
下载资源
问答
  • 其原理简单,就求函数最小值这个应用而言,大致说来就是先出该函数梯度,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 xt+1=x...

    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
    xt+1=xt+Δx

    其中 
    Δx=−η∂f∂x
    Δx=−η∂f∂x

    ηη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。 
    当xt+1xt+1和xtxt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

     

    为了来定义我们预测值和真实值之间的差异,我们引入代价函数(cost function)的概念

     

    所以,现在我们的任务就是来求得一个Θ,从而使得代价函数达到最小,也即全局最小(global minimun).在这里我们使用梯度下降算法来求函数的最小值。

    梯度下降法是按下面的流程进行的:

    1)首先对θ赋值,这个值可以是随机的,也可以让θ是一个全零的向量。

    2)改变θ的值,使得J(θ)按梯度下降的方向进行减少。

    如下图:

    上图表示的是参数Θ和代价函数J(Θ)的关系图,深蓝色为全局最小,浅蓝色为局部最小,红色则表示J(Θ)有一个较大的取值,而梯度下降算法就是我们给定一个初始的Θ值,然后按照梯度下降的原则不断更新Θ值,使得J(Θ)向更低的方向进行移动。算法的结束将是在θ下降到无法继续下降为止。上面两条线代表我们给定两个初值,我们发现一条到达局部最小,即浅蓝色,而一条到达全局最小,即深蓝色。所以从这里我们可以看出,初始值的选择对梯度下降的影响很大。

    梯度下降的更新规则:

    解释:描述:对 θ 赋值,使得 J(θ)按梯度下降最快方向进行,一直迭代下去,最终得到局部最小值。 其中 α 是学习率( learning rate) , 它决定了我们沿着能让代价函数下降程度最大的方向向下迈出的步子有多大。
     

    对于梯度下降,我们再来直观的画出图像理解一下,J(Θ)的图像我们如下

    求导的目的,基本上可以说取这个红点的切线,就是这样一条红色的直线,刚好与函数相切于这一点,让我们看看这条红色直线的斜率,就是这条刚好与函数曲线相切的这条直线,这条直线的斜率正好是这个三角形的高度除以这个水平长度,现在,这条线有一个正斜率,也就是说它有正导数, 因此, 我得到的新的 θ1, θ1 更新后等于 θ1 减去一个正数乘以 α。当Θ取到最小,J(Θ)最小,也即Θ不能小时算法结束。

     

    对于α ,后面会讲到,这里先简单提下:

    如果 α 太小了,即我的学习速率太小,结果就是只能这样像小宝宝一样一点点地挪动,去努力接近最低点,这样就需要很多步才能到达最低点,所以如果 α 太小的话,可能会很慢因为它会一点点挪动,它会需要很多步才能到达全局最低点。
    如果 α 太大,那么梯度下降法可能会越过最低点,甚至可能无法收敛, 下一次迭代又移动了一大步,越过一次,又越过一次,一次次越过最低点,直到你发现实际上离最低点越来越远,所以,如果 α 太大,它会导致无法收敛,甚至发散。
     

     

    批量梯度下降算法(batch gradient descent)

     

     当只有一个训练样本时,执行梯度下降算法(注意这里只是对Θj求导,所以最后乘上的是xj)

     

    所以针对一个训练样本,更新规则如下:

    现在推广到存在多个特征时

    注意:迭代都是需要同时进行的。

     

    上面所说的就是批量梯度下降算法(batch gradient descent),因为它的每次迭代都需要用到所有的训练样本,也即对所有的训练样本进行求和。当上式收敛时则退出迭代,何为收敛,即前后两次迭代的值不再发生变化了。一般情况下,会设置一个具体的参数,当前后两次迭代差值小于该参数时候结束迭代。

     

     

    随机梯度下降算法(stochastic gradient descent)

    当样本集数据量m很大时,由于每次在进行批量梯度下降时都需要用到所有的训练样本,所以开销就会很大,这个时候我们更多时候使用随机梯度下降算法(stochastic gradient descent),算法如下所示:

    在进行随机梯度下降算法时,我们每次迭代都只选取一个训练样本,这样当我们迭代到若干样本的时候Θ就已经迭代到最优解了。

     

    展开全文
  • 将上述各函数值进行比较,最终确定出在 D 内的最大值和最小值。 3.函数求偏导数的 MATLAB 命令 MATLAB...线性规划问题是在一组线性约束条件的限制下,一线性目标函数最大或 最小值的......MATLAB实验报告,遗传算法解...

    将上述各函数值进行比较,最终确定出在 D 内的最大值和最小值。 3.函数求偏导数的 MATLAB 命令 MATLAB 中主要用 diff 求函数的偏导数,用 jacobian 求 ......

    第七讲 Matlab 优化(求极值)理论介绍:算法介绍、软件求解. 一.线性规划问题 1.线性规划问题是在一组线性约束条件的限制下,求一线性目标函数最大或 最小值的......

    MATLAB实验报告,遗传算法解最短路径以及函数最小值问题讲解_中职中专_职业教育_教育专区。MATLAB 硕士生考查课程考试试卷 考试科目: 考生姓名: 学院: MATLAB 教程 ......

    Ma ab中求函数的最小值_数学_自然科学_专业资料 人阅读|次下载 Ma ab中求函数的最小值_数学_自然科学_专业资料。MATLAB 优化应用 §1 线性规划模型 一、......

    将上述各函数值进行比较,最终确定出在 D 内的最大值和最小值。 3.函数求偏导数的 MATLAB 命令 - MATLAB 中主要用 diff 求函数的偏导数,用 jacobian 求 ......

    将上述各函数值进行比较,最终确定出在 D 内的最大值和最小值。 3.函数求偏导数的 MATLAB 命令 MATLAB 中主要用 diff 求函数的偏导数,用 jacobian 求 ......

    15、 平均值、标准方差 MATLAB 提供了 mean,std 函数来计算平均值、标准方差或方差。这些函数的调用方法如下: mean(x):返回向量 x 的算术平均值。 std(x):......

    x1-x2 +x3 -3x4 =1 x1 -x2 -2x3 +3x4 =- 1 2 二.非线性一元函数的最小值 对于求一元函数的最小值问题,Matlab 提供了一个命令函数 fminbnd, ......

    数据分析与多项式计算 6.1 数据统计处理 6.1.1 最大值和最小值 MATLAB 提供的求数据序列的最大值和最小值的函数分别为 min,两个函数的调用格式和操作过程......

    作函数曲线: 作函数曲线 fplot(y, [-4,2]) 3.求函数在给定区间上的最值 3.求函数在给定区间上的最值求函数在给定区间上的最小值点的 MATLAB 命令是 ......

    MATLAB 多元函数导数求极值或最优值 实验六 多元函数的极值 【实验目的】 1. 多元函数偏导数的求法。 2. 多元函数自由极值的求法 3. 多元函数条件极值的求法、 4. 学习掌握 MATLAB 软件有关的命令。 【实验内容】 求函数 z x......

    x1-x2 +x3 -3x4 =1 x1 -x2 -2x3 +3x4 =- 1 2 二.非线性一元函数的最小值 对于求一元函数的最小值问题,Matlab 提供了一个命令函数 fminbnd, fminbnd 函数的调用格式为:X=fminbnd(fun,x1,x2)和[X,fval]=fminbnd......

    要求设计遗传算法对该问题求解。 b e 1 2 h 2 6 3 9 7 a 8 1 6 2 k c f i 7 4 1 1 4 d 9 g 1 j B、设计遗传算法求解 f(x)极小值,具体表达式如下: 要求必须使用 m 函数方式设计程序。 C、利用 MATLAB ......

    例 3.6.2 画出上例中函数的图形 解 syms x ↙ y=(3*x^2+4*x+4)/( x^2+x+1); ↙得到如下图形 ezplot(y) ↙↙ 如何用 MATLAB 求函数的极值点和最大值 比如说 y=x^3+x^2+1,怎样用 matlab 来算它的极值和最......

    matlab自定义函数与极值求法_IT/计算机_专业资料。实验 5 matlab 自定义函数与导数应用实验目的1.学习 matlab 自定义函数. 2.加深理解罗必塔法则、极值、最值、单调性. 实验内容1.学习 matlab 自定义函数及求函数最小值 ......

    第6 章 MATLAB 数据分析与多项式计算 6.1 数据统计处理 6.1.1 最大值和最小值 MATLAB 提供的求数据序列的最大值和最小值的函数分别为 max 和 min,两个函数的调用格式和操作过程类似。 1.求向量的最大值和最小值 求一个......

    将上述各函数值进行比较,最终确定出在 D 内的最大值和最小值。 3.函数求偏导数的 MATLAB 命令 MATLAB 中主要用 diff 求函数的偏导数,用 jacobian 求 Jacobian 矩阵。 diff(f,x,n) 求函数 f 关于自变量 x 的 n 阶导数。 ...

    将上述各函数值进行比较, 最终确定出在 D 内的 最大值和最小值。 3.函数求偏导数的 MATLAB 命令 MATLAB 中主要用 diff 求函数的偏导数,用 jacobian 求 Jacobian 矩阵。 diff(f,x,n) 求函数 f 关于自变量 x 的 n 阶导数。...

    输入20个数,求其中最大数和最小数。要求分别用循环结构和调用MATLAB的max函数、min函数来实现。 li3eabc |2018-06-30 | 2.1分(高于23.30%的文档)|6653|43 | 举报 马上扫一扫 手机打开随时查看 手机打开 专业文档 专业文档是......

    ? ? ? ? 4. 数值函数的最小(大)值 求一元函数或多元函数的最小(大)值是数学上 经常遇到的问题,如何求解最小(大)值, MATLAB提供了相应的命令fminbnd(一元函 数最小值)和fminsearch(多元函数最小值)。 求一元函数f(x)在......

    展开全文
  • 阻尼牛顿法求函数极小点
  • 实验五 用matlab求二元函数的极值 1计算二元函数的极值 对于二元函数的极值问题,根据二元函数极值的必要和充分条件,可分为以下几个步骤: z?f(x,y. 定义二元函数步骤1.f(x,y?0,f(x,y?0yx,得到驻点. 步骤2.求解方程组...
  • 用标准遗传算法求函数: 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)=...

    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
  • 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}
  • 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。

    展开全文
  • 遗传算法GA求函数最小值

    热门讨论 2013-02-25 17:04:19
    遗传算法,GA,求最小值,选择、交叉、变异算子
  • 粒子群优化算法求函数最小值

    千次阅读 2020-11-01 21:08:15
    粒子群优化算法求函数最小值1.算法简介2.流程图及算法实现3.具体代码实现 1.算法简介 粒子群算法(简称PSO)是一种有效的全局寻优算法,最早由美国的Kennedy和Eberhart于1995年提出。基于群体智能理论的优化算法,...
  • Matlab数学实验 - 斐波那契(Fibonacci)方法计算一元函数最小值一、斐波那契(Fibonacci)方法简介斐波那契(Fibonacci)方法基于斐波那契(Fibonacci)数列,关于fei数斐波那契以百度,在这就不说了。斐波那契方法,是一种...
  • 题目:分别用最速下降法、DFP法求解问题: 1、 2、   1取初始点,通过Matlab编程实现求解过程... %所问题目标函数 f=X(1)^2-10*cos(2*pi*X(1))+10+X(2)^2-10*cos(2*pi*X(2))+10+X(3)^2-10*cos(2*pi*X(3))+10;
  • 遗传算法求函数最小值

    万次阅读 2018-02-05 15:45:47
    利用遗传算法寻找函数f(x)=sin(10πx)/x x=[1,2] 解题思路 将自变量在给定范围进行编码,得到种群编码,按照所选择的适应度函数并通过遗传算法中的选择,...注:程序参考>, 依照matlab程序,用python进行了重写 # -
  • 应用遗传算法求函数最小值

    万次阅读 多人点赞 2016-11-25 16:27:00
    3、应用遗传算法求解函数最小值  使用的函数为f(x)=7*sin(6*x)+6*cos(5*x),x∈[0,2*pi]  遗传算法的MATLAB实现如下:   L=16; %编码长度,即用16位二进制表示 N=32; %种群数目 M=48; %M>=N,M个中间...
  • 本人自编了一个用牛顿法求解函数最小值的程序:global fglobal dfxglobal dfyf='exp(x^2+y^2-x*y)*cos(x+y)';X=input('请输入初始值[x,y]:');r=grad(X);s=hesse(X);k=1;epsilon=0.01;while sqrt(sum(r.^2))>=...
  • matlab求函数在区间内最大值与最小值 我用了fminbnd这个函数使用方法如下 详细信息[官方文档] 方法一 fun = @sin; x1 = 0; x2 = 2*pi; x = fminbnd(fun,x1,x2) 结果 x = 4.7124 %返回的是当极小值点 方法二 ...
  • 一、函数的极小值和零点fminbnd(单变量非线性的极小值)(局部最优)clear all;close all;[x,fval]=fminbnd(@cos,1,5) %返回一个值 x,该值是 fun 中描述的标量值函数在区间 1< x < 5中的局部最小值y=cos(x)该...
  • 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。
  • 我在看篇文章中作者的程序时,发现这段下面这段代码中需要自己手动输入梯度,我试着用matlab自带的梯度函数改了一下,总数出现错误信息:输出项过多。想请教一下不可以让程序自己梯度吗? 目标函数:...
  • 多元函数表达式如下: 其最小值显然在0处%定义遗传算法参数 NIND=40; %个体数目(Numbe of individuals) MAXGEN=500; %最大遗传代数(Maximum number of generations) NVAR=20; %变量的维数 PRECI
  • 布谷鸟求解函数最小值,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) 。
  • 求解函数最小值的自适应遗传算法 (Matlab程序)
  • 它使用粒子群优化算法找到变量函数最小值。 % 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...
  • MATLAB-fminsearch函数的使用fminsearch函数用来求解多维无约束的线性优化问题用derivative-free的方法找到多变量无约束函数最小值语法x = fminsearch(fun,x0)x = fminsearch(fun,x0,options)[x,fval] = ...
  • 一、传统遗传算法求解函数最小值 ①对于函数 其最小值位于时,最小值为0 matlab多次结果如下: 从上图能够看到传统能够得到最终结果,但是稳定性较差,不易得到较好的结果 ②对函数做平移,即可得到 其...
  • %% 学习目标:一元函数最小值和零点 %% 函数的极小值和零点 求解一元函数的最小值 clear all; close all; [x,fval]=fminbnd(@cos,1,5) %函数句柄 y=cos(x) %% 求解自变量范围限定的一元函数的最小值 clear all; ...
  • 遗传算法计算函数最小值f(x)=∑xi^2 基于matlib与python对比 采用种群数100,实数编码,进化100代交叉概率0.8,变异概率0.1 # -*- coding: utf-8 -*- """ """ import numpy as np #适应度函数 def func2(x):...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 14,339
精华内容 5,735
关键字:

matlab求函数最小值

matlab 订阅