Wolfe非精确搜索+BFGS

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摘要:数学与计算科学学院实验报告实验项目名称Wolfe非精确搜索+BFGS所属课程名称实验类型最优化方法算法编程实验日期班级学号姓名成绩信计1201班一、实验概述：【实验目的】(1)通过上机实验掌握最优化的实用算法的结构及性能，并用这些算法解决实际的最优化问题，掌握一些实用的编程技巧。(2)了解Wolfe非精确搜索+BFGS的原理及时间效率等优点。【实验原理】1.拟牛顿法（BFGS）BFGS(Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno)的算法流程如下：(1)初始化：初始点x0以及近似逆Hessian矩阵B?10。通常，B0=I,既为单位矩阵。(2)计算线搜索方向：pk=?B?1k?f(xk)(3)用”Backtrackinglinesearch“算法沿搜索方向找到下一个迭代点：xk+1=xk+αkpk(4)根据Armijo–Goldstein?准则，判断是否停止。(5)计算xk+1=xk+αkpk;以及?yk=?f(xk+1)??f(xk)(6)迭代近似逆Hessian矩阵：B?1k+1=(I?skyTkyTksk)B?1k(I?yksTkyTksk)+sksTkyTksk上式5中的推到方法比较复杂，有兴趣的可以搜一下相关文献。2.非精确线搜索wolfe算法【实验环境】，matalb二、实验内容：【实验方案】fori=1:nn%%%1-nn函数依次进入运算(1)初值准备nprob=numer(i);[n,m,xk,filename]=initf(nprob);%%%%%%%%读初始数据xk=factor*xk;bk=eye(n);k=

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