rosenbrock函数Matlab代码-GradientDescentAlgorithm:局部极小值的梯度下降算法

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