文档介绍：运筹学课程实验报告
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日期：2012/12/17
一、实验目的:
1、掌握求解无约束最优化问题的 F-R共轭梯度法，以及约束最优化问题 Wolfe简约梯度法。
2、学会用MATLAB编程求解问题，并对以上方法的计算过程和结果进行分析。
二、实验原理与步骤:
1、F-R共轭梯度法
基本步骤是在点处选取搜索方向, 使其与前一次的搜索方向关于共轭，即
然后从点出发，沿方向求得的极小值点 , 即
如此下去, 得到序列{}。不难求得的解为
注意到的选取不唯一，我们可取
由共轭的定义可得：
共轭梯度法的计算过程如下：
第一步：取初始向量, 计算
第步：计算
2、Wolfe简约梯度法
Wolfe基本计算步骤：
第一步：取初始可行点 ,给定终止误差，令k:=0；
第二步：设是的 m 个最大分量的下标集，对矩阵
A进行相应分解
第三步：计算 ,然后计算简约梯度；
第四步：构造可行下降方向 . 若 ^_D_Dd。否则进行第五步。
第五步：进行有效一维搜索，求解,得到最优解. 令 , k:=k+1, 转入第二步。
三、实验容：
1、（运筹学P153页第20题）用F-R法求解
选取初始点, .
2、（运筹学P154页第25题）用Wolfe法求解以下问题：
选取初始可行点 , .
四、问题求解：
问题1求解：（F-R法）
程序代码如下：
（1）主函数
syms x1 x2 r;
f=(1-x1)^2+2*(x2-x1^2)^2;
x=[x1,x2];
df=jacobian(f,x);
df=df.';
error=;
x0=[0,0]';
g1=subs(df,x,x0);
k=0;
while(norm(g1)>error)
if k==0
d=-g1;
else
bta=g1'*g1/(g0'*g0);
d=-g1+bta*d0;
end
y=subs(f,x,x0+r*d);
result=jintuifa(y,r);
result2=golden(y,r,result);
step=result2;
x0=x0+step*d;
g0=g1;g1=subs(df,x,x0);
d0=d;k=k+1;
end;
k
x0
（2）子函数
进退法确定一维搜索区间：
function result=jintuifa(y,r)
t0=0; step=;
t1=t0+step;
ft0=subs(y,{r},{t0});
ft1=subs(y,{r},{t1});
if(ft1<=ft0)
step=2*step;
t2=t1+step;
ft2=subs(y,{r},{t2});
while(ft1>ft2)
t1=t2;step=2*step;
t2=t1+step;
ft1=subs(y,{r},{t1});
ft2=subs(y,{r},{t2});
end
else
step=step/2;t2=t1;t1=t2-step;
ft1=subs(y,{r},{t1});
while(ft1>ft0)
step=step/2;t2=t1;t1=t2-step;
ft1=subs(y,{r},{t1});
end
end
result=[t2];
黄金分割法进行一维搜索：
function result=golden(y,r,m)
a=0;
b=m;
e=1e-5;
a1=a+*(b-a);
f1=subs(y,{r},{a1});
a2=a+*(b-a);
f2=subs(y,{r},{a2});
while abs(b-a)>=e
if f1<f2
b=a2;a2=a1;
f2=f1;a1=a+*(b-a);
f1=subs(y,{r},{a1});