运筹与优化之最速梯度下降法（利用0.618法搜索步长）的matlab实现

运筹学 matlab

利用最速梯度下降法求解：函数接口：[xstar,fxstar,iter] = SteepDescent(f_name,x0,eps) 其中xstar为最优解，fxstar为最优函数值，iter为迭代次数。 f_name为目标函数文件，可以用feval调用计算函数值及梯度； x0为初始值，可取[1,1]‘，eps=1e-3，利用0.618法搜索步长。如：[xstar,fxstar,iter] = SteepDescent(@Myexam1,[1,1]',1e-3) function [f,g]=Myexam1(x) %%%%调用[f,g] = feval(f_name,xk); f=x(1)^2+2*x(2)^2; g=[2*x(1);4*x(2)]; end 可直接运行！！

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