Rosenbrock函数的定义如下： 其函数图像如下： 我分别使用梯度下降法和牛顿法做了寻找Rosenbrock函数的实验。 梯度下降 梯度下降的更新公式： 图中蓝色的点为起点，橙色的曲线（实际上是折线）是寻找最小值点的轨迹，终点（最小值点）为 (1,1)(1,1)。 梯度下降用了约5000次才找到最小值点。 我选择的迭代步长 α=0.002α=0.002，αα 没有办法取的太大，当为0.003时就会发生振荡： 牛顿法 牛顿法的更新公式： Hessian矩阵中的每一个二阶偏导我是用手算算出来的。 牛顿法只迭代了约5次就找到了函数的最小值点。 下面贴出两个实验的代码。 梯度下降：

遗传算法GA两个变量求函数的最小值，仅供参考学习交流

本代码主要利用MATLAB工具实现MATLAB——求解无约束非线性函数的最小值，简单明了，易于理解

一节课精通matlab入门求一元二元函数的最小值和零点，包括详细的代码资料和讲解注释

求助Matlab关于三个自变量的函数最小值优化求解重发-需要解决的问题.doc 本人一直做解析理论物理推导的，可惜不幸的事情是，本人的数值计算功底很差，看到附件里面的三个自变量参数的最小值优化就呆了，带有三个物理约束条件。被折磨了好多好多天，有幸看到论坛活跃的人气，抱着试试的态度，期望大家能够给个建议，或者说，如果能够给出代码，那就万分感谢了。 谢谢谢谢！！！ 不好意思，对附件添加处理不了解。

阻尼牛顿法求函数极小点

通过遗传算法，求解函数的最优解，其特点是，运算速度快，运行结果精确

主要介绍了python 寻找优化使成本函数最小的最优解的方法，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

能够求解规定定义域内函数的最值问题，包括负数域，同时进行了一定的改进，使遗传算法的计算更加稳定

求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}