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一维搜索中的黄金分割法

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简介:
黄金分割法是一维搜索技术中的一种经典方法,通过迭代地缩小变量范围来逼近最优化解。该方法利用黄金比例高效确定下一次测试点的位置,在数学规划和计算机科学等领域有着广泛应用。 在非线性最优化领域中,一元最优化是最简单且为多元最优化的基础。它涉及在一个区间[a,b]内寻找函数f(x)的极小值或极大值(可以通过令g(x)=-f(x)来转换成求另一个问题)。其中一种方法是一维搜索中的黄金分割法。

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    黄金分割法是一维搜索技术中的一种经典方法,通过迭代地缩小变量范围来逼近最优化解。该方法利用黄金比例高效确定下一次测试点的位置,在数学规划和计算机科学等领域有着广泛应用。 在非线性最优化领域中,一元最优化是最简单且为多元最优化的基础。它涉及在一个区间[a,b]内寻找函数f(x)的极小值或极大值(可以通过令g(x)=-f(x)来转换成求另一个问题)。其中一种方法是一维搜索中的黄金分割法。
  • 改进与二次插值.pdf
    优质
    本文探讨了在优化算法中一维搜索技术的应用,重点介绍了黄金分割法和二次插值法的原理及其改进方案,旨在提高搜索效率和精度。 优化设计课程作业包括一维搜索法的应用(本程序采用黄金分割法,但可以通过调节r值来进行一维搜索)以及二次插值法解决案例问题。内容涵盖具体案例、MATLAB程序编写及运算结果展示。这是一个关于使用MATLAB编程完成的作业任务,并附上了相关代码。
  • 进退策略
    优质
    简介:本文探讨了基于黄金分割比例的多维度优化算法中的进退策略,提出了一种高效搜索最优解的方法。 多维进退法与黄金分割法结合使用:首先通过进退法确定搜索区间;然后利用黄金分割法求解极值问题。这种方法有效地提高了数值优化的效率和精度。
  • MATLAB程序
    优质
    本程序介绍如何在MATLAB中实现黄金分割法,一种高效的无约束一维优化技术。通过简洁代码演示其核心算法与应用实例。 此算法用于黄金分割法求函数极小值,方便MATLAB初学者使用。
  • 极值点比较——二Python实现测试
    优质
    本项目通过Python代码实现了三种经典的极值点搜索算法(二分法、黄金分割法及分数法)并进行了性能对比,适用于优化问题的研究与学习。 Python实现三种简单的优化算法。
  • Python实现方式
    优质
    本文章介绍了如何在Python中实现黄金分割法,这是一种高效的搜索算法,用于寻找函数的最大值或最小值。文中详细解释了原理,并提供了代码实例和应用场景。 本段落主要介绍了Python中实现黄金分割法的方法,并涉及了相关的数学计算技巧。需要相关内容的朋友可以参考这篇文章。
  • MATLAB程序.zip
    优质
    本资源包含利用MATLAB实现黄金分割法(又称黄金比例搜索技术)的完整程序代码。适用于一维优化问题求解,便于学习和应用数学算法。 黄金分割法的MATLAB程序可以输入最优化目标函数、区间以及精度要求,并输出整个过程中的黄金分割步骤表与最优解及最优值。该程序不仅提供最终结果,还详细展示了每一步的变化情况,确保没有错误且内容详尽。此外,还包括运行结果说明以帮助理解计算过程和验证正确性。
  • 优化程序
    优质
    简介:本项目旨在开发基于黄金分割比例原理的优化算法程序。通过迭代计算方法寻找函数最小值或最大值点,在工程设计、经济分析等领域具有广泛应用前景。 最优化理论与方法中的一个关键部分是一维搜索法,其中黄金分割法是一个重要的算法。请提供用C语言编写的完整黄金分割法程序,并确保包含显示输出结果的功能。
  • C语言源程序
    优质
    本文章提供了一个使用C语言编写的实现黄金分割法的源代码示例,适用于寻找函数极值问题。通过逐步解析与注释帮助读者深入理解该算法及其应用。 黄金分割法的搜索过程如下:首先给出初始搜索区间 [a,b] 及收敛精度 e ,将比例设为0.618;然后计算两个点 a1 和 a2,并分别求出它们对应的函数值 f(a1) 和 f(a2)。接下来,根据区间消去原理来缩短搜索区间,以便能够继续使用原来的坐标计算公式进行后续的迭代操作。
  • Matlab最优化算实现
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    本简介探讨了在MATLAB环境中如何运用黄金分割法进行函数最优化问题的解决,并提供了具体实现步骤与代码示例。 1. 该内容分为脚本和程序两部分。可以修改脚本中的条件设置,并且可以直接在其他函数中调用此程序。 2. 内置了画图显示功能,方便查看结果。 3. 注释清晰易懂,便于理解代码逻辑。