基于利希滕贝格优化算法的单目标问题优化求解-源码分享

基于利希滕贝格优化算法的单目标问题优化求解-源码分享

在数学建模中，我们经常需要优化求解各种单目标问题。而利希滕贝格优化算法（L-BFGS）是一种在优化求解领域比较常用的方法之一。在本文中，我们将介绍如何使用该算法来求解单目标问题，并提供一份基于Matlab语言的源代码分享。

首先简单介绍一下该算法的实现思路。利希滕贝格优化算法主要是通过估计梯度来进行优化求解。其简易版又叫Limited Memory BFGS（L-BFGS），它在梯度下降方向估计上采用了有限内存方法，从而避免了其它BFGS算法中需要完整存储储存每个梯度和步长的内存问题，进而大幅节省了内存使用量。此外，L-BFGS还重点考虑了局部信息以及全局信息对搜索方向的影响，不仅能更好地处理不等式约束条件，而且还可以处理大规模非线性优化问题。

接下来是本文的重头戏：基于利希滕贝格优化算法的单目标问题求解Matlab源代码分享。具体代码如下：

function [x_new,f_new,flag] = LBFGS