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：

在数学优化中，Rosenbrock 函数是一种非凸函数，用作 Howard H. Rosenbrock 在 1960 年提出的优化算法的性能测试问题[1]。 它也被称为罗森布罗克的山谷或罗森布罗克的香蕉函数。 全局最小值位于一个狭长的抛物线形平坦山谷内。 找到山谷是微不足道的。 然而，收敛到全局最小值是困难的。 它定义为 f(x, y) = (1-x)^2 + 100(yx^2)^2 它在 (x, y)=(1, 1) 处具有全局最小值，其中 f(x, y)=0。 有时会给出第二项的不同系数，但这不会影响全局最小值的位置。

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Rosenbrock函数Matlab代码BO_工具箱 这个存储库提供了在 Matlab 中贝叶斯优化的实现。 要求 只需要 Matlab 环境。 此存储库提供了所有必需的代码 如何使用 在不同的基准测试中实现了功能，而该文件夹包含在贝叶斯优化上下文中不同算法的实现。 为了使用这个工具箱，脚本必须首先运行，以将需要的子文件夹添加到 matlab 路径中。 要在 50 次迭代中对 30 维 Rosenbrock 函数执行经典贝叶斯优化，可以使用以下示例。 intiToolbox f = Rosenbrock( 30 ); results=BO(@f.call,f.vars, ' minimize ' , f.minimize, ' maxIter ' , 50 ) 另一个例子是 Ackley 函数处的优化 vor the Dropout for Bayesian Optimization。 f = Ackley( 40 ); results=DropoutBO(@f.call,f.vars, ' minimize ' , f.minimize, ' maxIter ' , 50 ) 所有提

最优化方法：最速下降、阻尼牛顿、共轭梯度、BFGS法 matlab程序，求解RosenBrock函数极小值

Rosenbrock函数Matlab代码局部最小化器的梯度最速下降法 该项目演示了如何找到该算法在任何维度（1、5、10、100、200、300）的函数的局部极小值。 代码实现 代码在 Matlab R2018b 中实现。 描述 此代码演示了 [-2,2] 区间的 5 维 Rosenbrock 函数的局部最小化。 此外，代码可用于任何维度的任何功能。 必须考虑的一点是分配初始值。 不同的初始值可能给出不同的局部极小值。 在这个问题中，我们希望找到一个多维函数的局部极小值。 这个项目中有四个脚本。 'gradient.m' 文件是取函数的梯度。 'func.m' 文件用于函数。 您可以更改函数并尝试找到任何函数的局部最小值。 'secantmethod.m' 是对 alpha 的一维搜索。 'mainscript.m' 结合其他文件和运行代码。 下面给出初始点。 x = [-1 1 -0.5 -0.7 -2] 执行 要运行此示例，只需在 Matlab 的命令行中编写 run mainscript.m 输出将如下所示 Minimum point of the function : x

用遗传算法求解Rosenbrock函数的最大值 1.实验报告 2.vc++源程序

文档中主要是基于粒子群优化算法的Rosenbrock函数优化问题的研究，本文分析了粒子群优化算法的原理及算法流程,对算法参数的选择做了详细的研究,并基于Java语言开发了粒子群算法的模拟程序，实现求解Rosenbrock函数最优解。

Rosenbrock函数Matlab代码罗森布罗克 Rosenbrock 函数的最小化 .mlx 文件包含 MATLAB 解决方案，.pdf 文件包含 MATLAB 解决方案的输出 main.py是Python解决方案的主要代码文件，需要在python项目中导入minhelper.py。 其他库可以通过 pip 安装

用于优化算法性能测试。单峰测试函数：Axis、Quadric、Rosenbrock、SchwefelProblem12、SchwefelProblem22、SumSquar、Step等。