最优化——线搜索matlab程序

本文介绍了一种用于共轭梯度法中的线搜索算法实现细节,包括参数设置、迭代过程及退出条件等。此算法通过调整步长来确保目标函数值在搜索方向上有效下降。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

function [alpha, funcN, exitflag]=lines(funct, rho, l, u, alpha_0, f, gd, x, d, varargin)
alpha = alpha_0;
funcN = 0;
i = 0; imax = 30;
while i <= imax
    fn = feval(funct, x + alpha*d, varargin{:});
    i = i + 1;
    funcN = funcN +1;
    if fn < f + alpha*rho*gd
        exitflag = 0;
        return;
    else
        alphan = -gd*alpha^2*0.5/(fn-f-alpha*gd);
        alphan = max(l*alpha, alphan);
        alpha  = min(u*alpha, alphan);
    end
end
exitflag = 0;
if i>= imax & fn >= f
    exitflag = -1;
end
end

说明:
(1)参数推荐值:rho=0.01, l=0.15, u=0.85
(2)该程序被共轭梯度法调用
(3)imax=30这是一个允许线搜索子迭代的最大次数
(4)varargin是胞型数组,允许空或任意多输入变量。(在约束优化问题可发挥可调输入变量的好作用)

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