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使用MATLAB编写的BFGS优化算法程序。

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简介:
在变尺度法中,BFGS算法在稳定性方面优于DFP数值法。该BFGS优化算法程序,采用MATLAB实现,经过测试已确认能够顺利运行。

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客服
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  • MATLAB实现BFGS代码
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    本简介提供了一段使用MATLAB编写的BFGS(Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno)优化算法的代码示例。该算法适用于无约束非线性最优化问题,具有高效数值表现及简便实现特点。 在变尺度法中,BFGS方法比DFP数值法更为稳定。用MATLAB编写的BFGS优化算法程序经过测试可以正常运行。
  • 基于L-BFGS多变量函数MATLAB
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    本简介介绍了一种使用L-BFGS算法实现的多变量函数优化方法,并提供了相应的MATLAB程序代码。该程序适用于解决复杂的非线性优化问题,具有高效计算和广泛应用的特点。 这个函数可以从UFLDL网站上下载,在优化30多万个参数并使用10000个样本时不会导致内存溢出的问题,相比网站上的minFunc函数更具优势。我下载后进行了整理,并翻译了注释,将代码行数从800多行减少到了660行左右。
  • 基于L-BFGS多变量函数MATLAB
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    本简介介绍了一个使用L-BFGS算法实现的MATLAB程序,专门用于求解复杂的多变量函数优化问题。该工具有效利用内存资源,适用于大规模数据处理和机器学习中的参数调整等应用场景。 对源码进行了优化,并增加了注释;性能优于UFLDL网站上的minFunc函数。希望各位大佬采纳!
  • MATLAB代码
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    这段简介可以描述为:“用MATLAB编写的优化算法代码”是一系列旨在解决复杂问题并提高效率和性能的源代码集合。这些代码适用于各种领域,包括工程、科学计算等,并且可以通过调整参数来适应具体需求。 MATLAB最优化算法集合 一、无约束一维极值问题 1. 进退法 2. 黄金分割法 3. 斐波那契法 4. 牛顿法 5. 割线法 6. 抛物线法 7. 三次插值法 8. Goldstein 法 9. Wolfe-Powell 法 二、无约束多维极值问题 1. 模式搜索法 2. Rosenbrock 法 3. 单纯形搜索法 4. Powell 法 5. 最速下降法 6. 共轭梯度法 7. 牛顿法 8. 修正牛顿法 9. 拟牛顿法 10.BFGS 法 11.信赖域法 三、约束优化问题 1.Rosen 梯度投影法 2.外点罚函数法 3.内点罚函数法 4.混合罚函数法 5.乘子法 6.坐标轮换法 7复合形法 四、非线性最小二乘优化问题 1.G-N 法 2修正 G-N 法 3.L-M 法 五、线性规划 1单纯形法 2修正单纯形法 六、整数规划 1割平面法 2分支定界法 30-1 规划 七、二次规划 1拉格朗日法 2起作用集算法 3路径跟踪法
  • 基于MATLABL-BFGS在多变量函数
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    本研究利用MATLAB实现L-BFGS算法,探讨其在复杂多变量函数优化问题上的应用效果,为工程与科学计算提供高效解决方案。 对源码进行了优化,并增加了注释;性能优于UFLDL网站上的minFunc函数。希望各位大佬采纳!
  • MATLABL-BFGS-B接口:于非线性L-BFGS-B-MATLAB开发
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    本资源提供了一种在MATLAB环境下实现L-BFGS-B算法的接口,适用于解决带有简单边界约束的大规模非线性优化问题。 L-BFGS-B 是一组用于解决具有变量边界约束的非线性优化问题的 Fortran 77 例程集合。该求解器的一个主要特点是不需要 Hessian 矩阵。我为 L-BFGS-B 求解器设计了一个接口,使其可以像 MATLAB 中调用其他函数一样使用。
  • BFGS.docx
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    BFGS优化方法文档深入探讨了Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno算法在求解无约束优化问题中的应用与实现,特别强调其迭代更新Hessian矩阵近似值的技术细节及其高效性。 最优化方法在数学和计算机科学领域扮演着至关重要的角色,尤其是在机器学习、数据分析以及工程问题求解方面。BFGS(Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno)算法是一种广泛应用的拟牛顿法,在解决无约束优化问题时表现出色。 首先来看一下牛顿法与拟牛顿法的区别和联系。牛顿法基于二阶导数,通过迭代更新逼近函数极小值点。尽管其收敛速度快,但在高维情况下计算目标函数Hessian矩阵(即二阶偏导数矩阵)会非常耗时且复杂度很高;此外,如果该矩阵非正定,则会导致算法失败或不正确的方向选择。 拟牛顿法如BFGS旨在克服这些问题。它不需要直接求解Hessian矩阵而是通过梯度信息构建一个近似的替代品来实现优化目标。具体来说,在每次迭代过程中: 1. 计算当前步长与前一步之间的差值(s_k)。 2. 用新旧两次迭代的梯度差异(y_k)表示方向变化量。 3. 更新Hessian矩阵近似Bk,利用Sherman-Morrison公式简化计算过程。 此外,在每次更新之后还需要执行线搜索以确定最佳步长α。一般而言这涉及到在一个预设区间内进行二分查找,并根据函数值的变化调整范围直到找到最优解为止。 BFGS算法具有以下优点: - 不需要直接求Hessian矩阵,降低了复杂度。 - 在许多情况下具备全局收敛性。 - 实际应用中通常表现出较快的局部收敛速度。 然而它也存在一些局限性: - 对初始点选择敏感:好的起点可以加速收敛过程;反之则可能导致失败或陷入非最优解。 - 当处理含有多个极小值的问题时,可能无法找到全局最优点。 - 在大型稀疏问题上内存需求较高,因为需要存储和更新Hessian矩阵的近似。 尽管有这些局限性,BFGS算法因其高效性和实用性在众多优化任务中成为首选方法。通过结合有效的线搜索策略,它能够适应各种函数优化场景,并且其缺点可以通过适当的初始化和其他参数调整来缓解。
  • 基于MATLABLM
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    本项目基于MATLAB编程环境实现了一种改进的Levenberg-Marquardt(LM)优化算法,旨在提高非线性最小二乘问题求解效率与精度。 使用MATLAB编写的LM优化算法基于imm3215,并非MATLAB内部函数。FK.m是原函数,JFK是一阶雅可比导数。
  • 基于Armijo搜索BFGSBFGS 】在Matlab实现
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    本程序介绍了如何在MATLAB环境中实现基于Armijo线搜索准则的BFGS优化算法。通过该算法,能够有效求解非线性优化问题,并提供了详细的代码示例和注释说明。 非线性最优化问题主要算法的Matlab程序设计包括以下内容: **线搜索技术** 1. `golds.m`:使用0.618法求单变量函数在区间[a,b]上的近似极小点。 2. `qmin.m`:抛物线方法,用于寻找给定初始点s的局部最小值,在[a,s]和[s,b]上进行搜索。 3. `armijo.m`:实现Armijo准则程序模块。 **最速下降法及牛顿法** 4. `grad.m`:基于Armijo非精确线搜索的最速下降法Matlab程序。 5. `dampnm.m`:阻尼牛顿方法,使用了Armijo规则进行迭代。 6. `revisenm.m`:修正后的牛顿算法,改进了原始方法中Hesse矩阵正定性的要求。 **共轭梯度法** 7. `frcg.m`:FR型的再开始共轭梯度法程序。 **拟牛顿法** 8. `sr1.m`:对称秩一(SR1)算法,基于Armijo搜索。 9. `bfgs.m`:BFGS方法,适用于非线性优化问题中的二次逼近。 10. `dfp.m`:DFP公式程序实现。 11. `broyden.m`:Broyden族算法的Matlab代码。 **信赖域方法** 12. `trustq.m`:光滑牛顿法求解信赖域子问题,适用于Hesse阵正定的情况。 13. `trustm.m`:基于Newton的方法解决信任区域问题。 **非线性最小二乘问题** 14. `lmm.m`:Levenberg-Marquardt算法用于处理非线性的方程组求解。 **罚函数法** 15. `multphr.m`:PHR乘子方法,适用于有约束优化的问题解决。 **二次规划法** 16. `qlag.m`:拉格朗日方法应用于等式约束下的二次规划问题。 17. `qpact.m`:有效集策略用于求解带有不等式和等式的凸二次规划问题。 **序列二次规划法** 18. `qpsubp.m`:光滑牛顿算法,专门解决二次规划子问题。 19. `sqpm.m`:SQP方法程序,适用于一般约束优化的解决方案。