基于MATLAB環(huán)境下實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化方法

1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上基于MTLAB環(huán)境下實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化方法阻尼牛頓法1 優(yōu)化設(shè)計(jì)法優(yōu)化設(shè)計(jì)（Optimal Design）是現(xiàn)代先進(jìn)的設(shè)計(jì)方法，這種設(shè)計(jì)方法是把數(shù)學(xué)規(guī)劃理論與計(jì)算方法應(yīng)用于實(shí)際設(shè)計(jì)中，按照預(yù)定的目標(biāo)，借助計(jì)算機(jī)的運(yùn)算尋求最優(yōu)設(shè)計(jì)方案的有關(guān)參數(shù)，從而獲得最好的技術(shù)經(jīng)濟(jì)效果。優(yōu)化設(shè)計(jì)反映出人們對(duì)于設(shè)計(jì)規(guī)律這一客觀世界認(rèn)識(shí)的深化。設(shè)計(jì)上的“最優(yōu)值”是指一定條件影響下所能得到的最佳設(shè)計(jì)值。最優(yōu)值是一個(gè)相對(duì)的概念，在大多數(shù)的情況下，可以用最大值或最小值來(lái)表示。概括起來(lái)，優(yōu)化設(shè)計(jì)的工作包括以下兩部分內(nèi)容：（1）將實(shí)際的設(shè)計(jì)問(wèn)題的物理模型抽象為數(shù)學(xué)模型（用數(shù)學(xué)公式來(lái)表示）。建立數(shù)學(xué)模型時(shí)要

2、選取設(shè)計(jì)變量，列出目標(biāo)函數(shù)，并且給出約束條件。目標(biāo)函數(shù)是設(shè)計(jì)問(wèn)題所需求的最優(yōu)指標(biāo)與設(shè)計(jì)變量之間的函數(shù)關(guān)系式。（2）選取適當(dāng)?shù)淖顑?yōu)化方法，求解數(shù)學(xué)模型。也可歸結(jié)為在給定的條件（即約束條件）下，求出目標(biāo)函數(shù)的極值或者最優(yōu)值問(wèn)題。最優(yōu)化問(wèn)題的一般形式為:其中為決策變量，f (x)為目標(biāo)函數(shù)，為約束集或可行域。如果，則上述問(wèn)題稱(chēng)為無(wú)約束最優(yōu)化問(wèn)題，否則，稱(chēng)為約束最優(yōu)化問(wèn)題。對(duì)于無(wú)約束最優(yōu)化問(wèn)題，也已經(jīng)提出了不少數(shù)值求解方法。例如共扼梯度法、牛頓法、Guass牛頓法、牛頓型方法、擬牛頓法、非精確牛頓法、廣義擬牛頓法等。2 牛頓法與阻尼牛頓法牛頓法是求解無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題最古老的算法之一。但到目前為止，它的改

3、進(jìn)形式仍不失為最有效的算法之一，因?yàn)樗畲蟮膬?yōu)點(diǎn)是收斂速度比較快。由于一個(gè)函數(shù)在一點(diǎn)附近的性態(tài)與二次函數(shù)很接近，所以往往通過(guò)建立二次摸型來(lái)構(gòu)造有效的算法，最直接而自然的二次模型，顯然就是它的泰勒展開(kāi)式中只到二次項(xiàng)的部分。由此，牛頓法的基本思想是:設(shè)已知f (x)的極小點(diǎn)x*的一個(gè)近似，在附近將f(x)作泰勒展開(kāi)有：其中：若正定，則有極小點(diǎn)存在，設(shè)其為，并令便得到f (x)的極小點(diǎn)的一個(gè)新的近似，由于為二次凸函數(shù)，它的極小點(diǎn)很容易求，事實(shí)上，令則有：當(dāng)用迭代式時(shí)，且其中由上式定義時(shí)，這種迭代便稱(chēng)為牛頓迭代，而算法稱(chēng)為牛頓法。由牛頓法的導(dǎo)出過(guò)程可知，牛頓法面臨兩個(gè)主要的困難。一是Hessian矩陣

4、不正定。這時(shí)二次模型不一定有極小點(diǎn)，甚至沒(méi)有平穩(wěn)點(diǎn)。當(dāng)不定時(shí)，二次模型函數(shù)是無(wú)界的。為了克服這一困難，人們提出了若干修正措施。Goldstein和Price提出一種修正牛頓辦法：當(dāng)非正定時(shí)，采用最速下降方向。Giu和Murray 提出了一個(gè)數(shù)值穩(wěn)定的處理方法，從的修改Cholesky分解形式。 牛頓法的另一困難是，它在實(shí)際執(zhí)行的過(guò)程中，每次迭代都需要精確計(jì)算Hessian矩陣的值，這就需要大量的計(jì)算，有時(shí)甚至?xí)?dǎo)致數(shù)值實(shí)驗(yàn)的失敗。后來(lái)，有人提出能否定義一種牛頓型方法來(lái)避免每次迭代都計(jì)算Hessian陣的值。這樣就導(dǎo)致了人們對(duì)經(jīng)典牛頓法的修正。 其中阻尼牛頓法（修正牛頓法）具有一定的代表性。其基

5、本思想是：為了改變?cè)寂ｎD法定步長(zhǎng)的搜索方式，以牛頓方向?yàn)樗阉鞣较蜻M(jìn)行一維最優(yōu)化搜索，求該方向上的最優(yōu)步長(zhǎng)因子，即迭代式改為：當(dāng)用迭代式時(shí)，這種迭代便稱(chēng)為阻尼牛頓迭代，而算法稱(chēng)為阻尼牛頓法，稱(chēng)為阻尼因子。顯然，阻尼牛頓法仍然保持了原始牛頓法的二次收斂性質(zhì)，同時(shí)對(duì)于非二次函數(shù)又具有函數(shù)值穩(wěn)定下降的特點(diǎn)。3 MATLAB介紹自1994年美國(guó)Math Works公司推出MATLAB以來(lái)，目前MATLAB己發(fā)展成為國(guó)際上最優(yōu)秀的科技應(yīng)用軟件之一，它以強(qiáng)大的科學(xué)計(jì)算與可視化功能、簡(jiǎn)單易用、開(kāi)放式可擴(kuò)展環(huán)境，特別是所附帶的30多種面向不同領(lǐng)域的工具箱支持，使得MATLAB在許多科學(xué)領(lǐng)域中成為計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)

6、利分析、算法研究和應(yīng)用開(kāi)發(fā)的基本功聚合首選平臺(tái)。MATLAB最初用于自動(dòng)控制系統(tǒng)的輔助設(shè)計(jì)，而后采用了開(kāi)放性開(kāi)發(fā)的思想，不斷吸收各學(xué)科領(lǐng)域所開(kāi)發(fā)的實(shí)用程序，形成了一套規(guī)模大、覆蓋面積廣的工具箱，包括信號(hào)處理、工程優(yōu)化、圖像處理、小波分析、系統(tǒng)識(shí)別、通信仿真、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計(jì)分析等許多現(xiàn)代工程技術(shù)學(xué)科的內(nèi)容，它的應(yīng)用范圍涵蓋了當(dāng)今所有的工業(yè)、電子、醫(yī)療、建筑等各領(lǐng)域。對(duì)于優(yōu)化工具箱(Optimization Toolbox)，是將工程上的優(yōu)化方法進(jìn)行編譯并設(shè)定為固定函數(shù)，使人們從繁瑣的程序代碼中解放出來(lái)，其豐富的函數(shù)使開(kāi)發(fā)者無(wú)需重復(fù)編程，用戶(hù)只需要按照要求進(jìn)行調(diào)用相應(yīng)函數(shù)即可，使得整個(gè)過(guò)

7、程簡(jiǎn)單、直接。本文將分別按兩種方式進(jìn)行編程計(jì)算案例，一種是按照牛頓法的運(yùn)算法則進(jìn)行編程，另一種是直接調(diào)用優(yōu)化工具箱函數(shù)計(jì)算，將體現(xiàn)出優(yōu)化工具箱極大的優(yōu)勢(shì)。4 程序設(shè)計(jì)思路和程序模塊根據(jù)牛頓法和阻尼牛頓法的計(jì)算法則，并依照Matlab的特點(diǎn)，阻尼牛頓法程序設(shè)計(jì)思路一般步驟如下：（1） 根據(jù)目標(biāo)函數(shù)，任意選取初始迭代點(diǎn)，給定計(jì)算精度，并初始化k=0；（2） 判斷迭代次數(shù)是否超出設(shè)定迭代次數(shù)，若超出迭代次數(shù)，則跳出迭代運(yùn)算，返回迭代次數(shù)、最終迭代點(diǎn)和該點(diǎn)的函數(shù)值，并計(jì)算目標(biāo)函數(shù)f(x)在點(diǎn)處的梯度以及，其中；（3） 檢驗(yàn)終止條件，若時(shí)，則說(shuō)明是在精度下的最優(yōu)值，計(jì)算并輸出，否則轉(zhuǎn)入第（4）步；（4）

8、 計(jì)算f(x)在點(diǎn)的Hessian矩陣，并求其逆矩陣，；（5） 確定牛頓方向，并沿方向按照Armjijo準(zhǔn)則做一維沸精確線搜索，得到步長(zhǎng)因子，計(jì)算：并令k=k+1,轉(zhuǎn)入第（2）步，繼續(xù)運(yùn)算。按照上面的程序設(shè)計(jì)思路，阻尼牛頓法的程序模塊和程序說(shuō)明如下：function x,f,k=dampnm(fun,gfun,Hess,x0)maxk=500;%設(shè)定最大迭代次數(shù)rho=0.55;sigma=0.4;k=0;epsilon=1e-5;%給定計(jì)算精度while(k<maxk)%判斷迭代次數(shù)是否滿足是定值gk=feval(gfun,x0);%計(jì)算函數(shù)f在x0的梯度Gk=feval(Hess,x

9、0);% 計(jì)算函數(shù)f在x0的海瑟矩陣（Hessian）dk=-Gkgk;%計(jì)算搜索方向，解方程組-gk=Gk*dkif(norm(gk)<epsilon),break;%判斷終止迭代準(zhǔn)則，是否滿足設(shè)定精度end;m=0;mk=0;while(m<20)%運(yùn)用Armijo法做非精度線搜索，確定步長(zhǎng)因子if(feval(fun,x0+rhom*dk)<feval(fun,x0)+sigma*rhom*gk'*dk)mk=m;break;endm=m+1;endx0=x0+rhomk*dk;k=k+1;endx=x0;%賦值最后迭代點(diǎn)，以便輸出f=feval(fun,x);

10、計(jì)算最后迭代點(diǎn)x的函數(shù)值上面的程序保存為dampnm.m文件，以便在案例中調(diào)用。5 計(jì)算案例（1） 已知無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題的目標(biāo)函數(shù)是，求在初始迭代點(diǎn)下，迭代次數(shù)不超過(guò)500次的目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)值。因?yàn)楦玫倪m應(yīng)不同的目標(biāo)函數(shù)，以便在求不同目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)值調(diào)用程序，所以在程序模塊中沒(méi)有存儲(chǔ)具體的函數(shù)，調(diào)用該程序時(shí)還需建立目標(biāo)函數(shù)、梯度和海瑟矩陣的M文件。 目標(biāo)函數(shù)的M文件：function f=fun(x)f=100*(x(1)2-x(2)2+(x(1)-1)2;目標(biāo)函數(shù)梯度的M文件：function g=gfun(x)g=400*x(1)*(x(1)2-x(2)+2*(x(1)-1),-200*(x

11、(1)2-x(2)'目標(biāo)函數(shù)海瑟矩陣的M文件：function He=Hess(x)n=length(x);He=zeros(n,n);He=1200*x(1)2-400*x(2)+2,-400*x(1);-400*x(1),200;調(diào)用上面的程序方式為：>> x0=0 0'>> x,f,k=dampnm('fun','gfun','Hess',x0)分別在下程序運(yùn)行結(jié)果如圖一所示。運(yùn)用Matlab優(yōu)化工具箱的fminunc函數(shù)，可以很輕松的實(shí)現(xiàn)上述結(jié)果。為了要調(diào)用fminunc函數(shù)，首先得編寫(xiě)關(guān)于f(x)的M文件，其程序代碼如下：圖一 初始點(diǎn)分別在下按照阻尼牛頓法編寫(xiě)模塊程序運(yùn)行的結(jié)果圖二 運(yùn)用Matlab優(yōu)化工具箱的fminunc函數(shù)，調(diào)用計(jì)算結(jié)果目標(biāo)函數(shù)的M文件：function f=myfun(x)f=100*(x(1)2-x(2)2+(x(1)-1)2;函數(shù)調(diào)用計(jì)算：>> x0=0 0;>> x,fval=fminunc(myfun,x0)fminunc函數(shù)在下運(yùn)行結(jié)果如圖二所示。6 小結(jié)優(yōu)化設(shè)計(jì)的各種方法，如最速下