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第三章-一维优化方法

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一维优化方法总结

一维优化方法总结

一维优化方法总结第三章：一维优化方法总结1.一维优化方法介绍求解以为目标函数f （x ）最优解的过程，称为一维优化，所使用的方法称为一维优化方法。

一维优化方法是优化方法中最简单、最基本的优化方法。

他不仅用来解决一维目标函数的求最优问题，而且常用于多维优化问题在既定方向上寻求最优步长的一维搜索。

对于任一次迭代计算，总是希望从已知的点()k x 出发，沿给定的方向()k s 搜索该方向上到目标函数值最小的点(1)k +x 。

这种在确定的搜索方向()k s 上按步长因子()k α迭代使得目标函数在该方向上达到极小值的过程称为一维搜索优化计算方法。

一维搜索最优化方法一般需要分两步进行：第一步是在()k s 方向上确定使得目标函数值取得最小值的步长因子()k α所在的区间；第二步是采用不同方法利用步长因子()k α求得近似解。

2.搜索区间的确定及matlab 编程所谓搜索区间就是沿给定的搜索方向()k s 上找出一个单峰区间12[,]αα，即在该区间内目标函数值的变化只有一个峰值。

本文选用进退法进行区间确定。

这里直接以一维函数为例。

设函数为()y f x =，给定初始点1x ，选定恰当的步长为0h ，求其最小点*x 。

进退法分为三步：试探搜索、前进搜索和后退搜索。

第一步：试探搜索由于最小点*x 的位置是未知的，所以首先要试探最小点*x 位于初始点1x 的左方还是右方，然后再确定包含*x 在内的搜索区间[,]a b 。

由初始点1x 沿Ox 轴正向到2x 点，210x x h =+，分别计算两点的函数值11()y f x =，22()y f x =并比较1y 和2y 值的大小，可分为两种情况：（1）若21y y <，则极小点必在点右方，应继续前进搜索；（2）若21y y >，则极小点必在1x 点左方，应反向，即作后退搜索。

第二步：前进搜索由探索后的2x 点，沿Ox 正向继续前进搜索。

令02h h =，取得前进方向的第三个点32x x h =+，对应的函数值33()y f x =，比较后两个点的函数值，有如下两种情况：（1）若23y y <，则三个点123x x x 、、的函数值的关系为123y y y ><。

最优化方法 第三章第二讲 一维搜索

最优化方法 第三章第二讲 一维搜索

第三次迭代
令 x1 0.538， f1 1.751，取 F3 x2 0.077 (1.462 0.077) 0.846， F4 f 2 1.870。
因为 f 1 f 2 ，所以新区间为 0.077,0.846。
第四次迭代
令 x 2 0.538， f 2 1.751，取 F1 x1 0.077 (0.846 0.077) 0.231， F3 则 f 1 1.822。
设其最优解为 k ，得到 xk 1 xk k pk ，
一维搜索是求解一元函数 ( ) 的最优化问题（也叫 一维最优化问题） ，仍表示为 min f ( x ) 或 min f ( x )。 1
xR
a xb
定义：若在 a, b内 f ( x )有唯一极小点 x* ，在 x* 的左边 f ( x )严格下降，在 x* 的右边 f ( x )严格上升， 则称 f ( x )在区间 a, b上是下单峰函数。
step 6 令 k k 1，若 k n 2，则转 step 5； 若 k n 2，则转 step 7。
step 7 若 f1 f 2 ， 则令 b x2 ，x2 x1 ，f 2 f1 ， 转 step 8； 若 f1 f 2 ，则令 a x1，转 step 8。 step 8 令 x1 x2 0.1(b a ) ， f1 f ( x1 ) 1 * 若 f1 f 2 ，则 x (a x2 )， 2 1 * 若 f1 f 2 ，则 x ( x1 x2 )， 2 1 * 若 f1 f 2 ，则 x ( x1 b ) 。 2
ab step 3 若 b a ，则 x ，停。否则转 step 4。 2

3.3 一维搜索方法 (一维优化)

3.3 一维搜索方法 (一维优化)
2 3
并令： h 2h
x3 x 2 h ，求 y3 f ( x3 )
重复上述步骤，直到函数值出现“高-低-高”为止。
4. 若在步骤2中，出现 y1 y 2 (图a虚线)，则应作后退运算: 令：h h0 置换：x3 x1 y 3 y1 ； x1 x2 y1 y2 ；x2 x3 y2 y3 再令：h 2h
2 2 2 2 ( x2 x3 ) f1 ( x3 x12 ) f 2 ( x12 x2 ) f 3 b ( x1 x2 )( x2 x3 )( x3 x1 )
教材中，c的表达式缺-号
c
( x3 x2 ) x2 x3 f1 ( x1 x3 ) x1 x3 f 2 ( x2 x1 ) x1 x2 f 3 ( x1 x2 )( x2 x3 )( x3 x1 )
入口
x
(0),ε
X
(1)=x(0)－f/x(0)/f//x(0)
∣f/x(1)∣≤ε 或∣x(1)－x(0)∣≤ε ?
x
(＊)：=x (1)
x
(0)：=x (1)
出口
4 3 2 例： 试用牛顿法求 f ( x) 1 x 2 x 2 x 7 x 8 4 3 值，已知探索区间为[a,b]=[3,4],ε=0.05。
4、牛顿法的特点 优点：收敛速度较快 缺点： 1）计算f’ 、f’’，计算工作量大。 2）用数值微分计算f’ 、f’’时，舍入误差会影响收敛速度。 3）x0与 x不能离太远，否则会发散或收敛于非极小点。 与0.618法比较： 0.618 法：1）收敛慢 2）对函数要求不严格 牛顿法正好相反。
5、牛顿法的框图
x3 x 2 h
3. 若 y 2 y1 ，应作前进运算(图a实线)：

机械优化设计第三章一维搜索方法

机械优化设计第三章一维搜索方法

(b a)，故
Fn
b
a 。由Fn即可从斐波那契数列表或按F0
F1
1, Fn
Fn1
Fn2 (n
2, 3,
)
推算出相应的n。
3）确定试点并计算相应的函数值，在区间a, b内的两个试点：
x2
a
Fn1 Fn
(b
a),
x1
b
Fn1 Fn
(b
a),
f1 f (x1),
f2 f (x2 )
第三章 一维搜索方法
1.若f (a1) f (b1)，则取[a,b1]为缩短后的搜索区间； 2.若f (a1) f (b1)，则取[a1,b]为缩短后的搜索区间。
第三章 一维搜索方法
第二节 搜索区间的确定与区间消去法原理
间 接
假定在搜索区间[a, b]内取一点x, 并计算它的导数值 f '(x)，可能出现三种情况：
x2 a b x1, f2 f (x2 )
5）检查迭代终止条件：bn1 an1
，若满足，则输出最优解x*
1 (a b), 2
ห้องสมุดไป่ตู้
f*
f (x*)，
若不满足，则转入（4），继续进行迭代。
1. f (a1) f (b1)，由于函数的单峰性， 极小点一定在[a, b1 ]内； 2. f (a1) f (b1)，极小点一定在[a1,b]内； 3. f (a1) f (b1)，极小点一定在[a1,b1]内。
第三章 一维搜索方法
第二节 搜索区间的确定与区间消去法原理
直 接 法
假定在搜索区间[a,b]内任取两点a1和b1，且a1 b1， 并计算f (a1)和f (b1)，可能出现三种情况：
f (x1) f (x) f (x2)

机械优化设计3一维优化方法

机械优化设计3一维优化方法
2 F ( X ) x12 x2 8 x1 12 x2 52 如：
当
X
(0)
0 0 , S
T
(0)
1 1
T
0 1 X 0 1
则
2 F x12 x2 8 x1 12 x2 52 2 2 20 52
航空航天学院
第三章 一维搜索方法
1）确定初始搜索区间的进退算法；
2）黄金分割法；
3）牛顿法；
4）二次两点插值法；
5）三次两点插值法。
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§3.1
一) 目的
min f (X) X∈Rn
引言
求一组 n 维设计变量 X = [x1,x2 ,…,x n ]T, 使目标函数达到 即求目标函数的最优解：最优点 X* 和最优值 f (X*) 。
确定的搜索区间必定是一个
f (x) f (x)
0
含有最优点α*的单峰区间。
α1
α3 α
0
α1
α3
α
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三) 迭代步骤
给定x1、h0 h=h0
初始进退距
f
y1
y2
y3
y1=f(x1)、x2=x1+h、y2=f(x2) h= -h x3=x1 y3=y1 否 y1≥y2 是 h=2h
f
x1 x2 x3
d
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黄金分割常数用ω表示，我们常常取近似值，记作ω=0.618
怎样用黄金分割常数来缩小变量范围[a,b]，从而找到最佳点呢? 这是要解决的问题.
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把试点安排在黄金分割点来寻找最佳点的方法,就是 黄金分割法.
• 案例 炼钢时通过加入含有特定化学元素的材料,使 炼出来的钢满足一定的指标要求。假设为了炼出某 种特定用途的钢，每吨需要加入某些元素的重量在 1000g到2000g之间，问如何通过试验的方法找到它 的最优加入量。 最朴素的想法是:以1g为间隔,从1001开始,直到 1999,把1000g到2000g的所有情况都做一遍实验, 一定可以得到最优值.

机械优化设计-第三章一维优化方法

机械优化设计-第三章一维优化方法
23
机械优化设计
• 第四次缩小区间： 第四次缩小区间： • 令 x2=x1=0.764, , f2=f1=0.282 • x1=0.472+0.382*(0.944-0.472)=0.652, f1=0.223 • 由于f1<f2, 故新区间 由于f 故新区间[a,b]=[a, x2]=[0.472, 0.764] • 因为 b-a=0.764-0.472=0.292>0.2, 应继续缩小区间。 , 应继续缩小区间。 第五次缩小区间： 第五次缩小区间： f2=f1=0.223 令 x2=x1=0.652, x1=0.472+0.382*(0.764-0.472)=0.584, f1=0.262 由于f 故新区间[a,b]=[x1,b]=[0.584, 0.764] 由于f1>f2, 故新区间 因为 b-a=0.764-0.584=0.18<0.2, 停止迭代。 程序演示 , 停止迭代。 极小点与极小值： 极小点与极小值： x*=0.5*(0.584+0.764)=0.674,
x2 = a + 0.618(b − a), y2 = f ( x2 )
f
b = x2 , x2 = x1, y2 = y1
x1 = a + 0.382(b − a), y1 = f ( x1 )
y1 < y2
否
是
y1 y2
x
b
a = x1 , x1 = x2 , y1 = y2
x2 = a + 0.618(b − a), y2 = f ( x2 )
7
机械优化设计
h0
x2
机械优化设计
2.前进搜索 加大步长 h＝2 h ，产生新点x3= x2+ 2h0 ； （a）如y2<y3，则函数在[x1，x3]内 必有极小点，令a= x1，b= x3搜索 区间为[a，b] ； （b）如y2>y3， 令x1=x2 ，y1=y2 ； x2=x3 ，y2=y3 ； h=2h 重新构造新点x3=x2+h，并比较y2、 y3的大小，直到y2<y3。

第三章一维优化方法

第三章一维优化方法

p( x )
f ( x)
P3 P2
x
*( k 1) P

*(1) fP
k) x* x*( P
a x1
x2 x1
x *(1) P x2
x3 b x3
25
26
在流程图中有两个判别框的内容需稍加说明。其一是c2=0？若成 立，即：
或写作
这说明三个插值结点P1(x1，f1)、P2(x2，f2)、P3(x3，f3)在同一条直 线上；其二是 * * ( xP -x1)(x3- xP )≤0？ (3.14) * 若成立，则说明 xP 落在区间[x1，x3]之外。
x2 x * p
f 2 f p*
x2 x
* p
f 2 f p*
x2 x * p
f 2 f p*
23
区间的缩短程序框图
24
三、终止准则
x , x , ..., x
x
*( k ) P
P 1
*(1) P
*(2) P
*( k 1) P
, x , ... x
*( k ) P
*
9
3.2 一维搜索的最优化方法
3.2.1 格点法
在区间[a，b]的内部取n个 内等分点： x1，x2，…，xn 区间[a，b]被分成(n+1)等 分，各分点的坐标为:
xk a ba k n 1
f ( x)
逐渐缩小搜索区间
新区间
k 1,2,..., n
o a x1 x2
ym 1 ym
2 2 2 2 ( x2 x3 ) f1 ( x3 x12 ) f 2 ( x12 x2 ) f3 B ( x1 x2 )( x2 x3 )( x3 x1 )

第3章 一维最优化

第3章 一维最优化

一维最优化问题： 一维最优化问题：
min s .t .
f ( x) x∈ R
极值点的必要条件： 极值点的必要条件：
f '( x ) = 0
二、 确定搜索区间的方法— 进退法
实际问题 数学模型 数值计算方法
程序设计
上机计算求出结果
数值解法： 数值解法：利用计算机通过反复迭代计 求得实际问题的近似值。 算，求得实际问题的近似值。
[a, b]称为ϕ ( x)的单谷区间。
显然此时x ∗为ϕ ( x)在[a, b]上唯一的极小点。
☺问题：凸函数是不是单谷函数？严格凸函数是 问题：凸函数是不是单谷函数？ 不是单谷函数？单谷函数是不是凸函数？ 不是单谷函数？单谷函数是不是凸函数？
搜索法求解： 搜索法求解： min ϕ (t)
t≥ 0
否
b − x1 ≤ ε
停止，输出 停止，输出x2 是
是
否
停止，输出 停止，输出x1 以[a,x2]为新的搜索区间 为新的搜索区间
三、黄金分割法
f ( a ) = a 2 − 7a + 10 的初始区间， 的初始区间， 例1：用黄金分割法求
设初始点 。= 1 a，初始步长 h 0 = 0 用进退法确定初始区间： 解：用进退法确定初始区间：
ϕ ( x1 )
x1 x2
3
x
2) 第二轮： 第二轮： x2=1.146, x1=0.708
ϕ
ϕ ( x1 ) = −0.0611 ϕ ( x2 ) = 0.2131
x2-0=1.146>0.5 3) 第三轮： 第三轮： x1=0.438, x2=0.708 0
x1 x2
1.854
x
ϕ

第三章一维优化方法

第三章一维优化方法

f (X) = f (X(k) ) +[ fx′1 (X(k) ) fx′1 (X(k) )][(x1 − x1(k) )
(x2 − x2(k) )]T (x2 − x2(k) )]T }
fx′′2 (X(k) ) fx′′x2 (X(k) ) 1 1 [(x1 − x1(k) ) + {[(x1 − x1(k) ) (x2 − x2(k) )] 1 (k) (k ) 2 fx′′x2 (X ) fx′′x2 (X ) 1 2 1 T 2 (k ) (k ) T = f (X ) +∇ f (X )∆X + ∆X [∇ f (X(k) )]∆X 2
(k ) (k ) (k )
二元函数f 的泰勒展开： 二元函数 (x1，x2)的泰勒展开： 的泰勒展开
f ( x1 , x2 ) = f ( X ( k ) ) + f x′1 ( X ( k ) )( x1 − x1( k ) ) + f x′2 ( X ( k ) )( x2 − x2 ( k ) ) 1 + [ f x′′2 ( X ( k ) )( x1 − x1( k ) ) 2 + 2 f x′′x2 ( X ( k ) )( x1 − x1( k ) )( x2 − x2 ( k ) ) 1 2 1 + f x′′2 x2 ( X ( k ) )( x2 − x2 ( k ) ) 2 ]
与目标函数在本次迭代所得点xk1处的梯度方向3共轭搜索方向的一个重要性质n维正定二次函数的n次收敛性对于n维正定二次函数若相继以一组相互共轭的向量s索方向则不论从任何初始点出发经过n次一维搜索就可以得到该正定二次函数的极小收敛性与收敛准则迭代算法应具有收敛性即产生的极小点序列或者其中某一点就是极小点或者序列有一个极限它是目标函数的极小点

第3章 一维优化方法

第3章 一维优化方法
Thank You！
若 f1 ≥ f2 ，则取[ ，b]为新区间，而 作为新区间内的第一个 试算点，即令
而另一试算点可按下式计算出来：
(4) 迭代终止条件判别 若满足b-a ≤ε，则转 下一步； 否则返回步骤(3)，进行 下一次迭代计算，进一步缩 短区间。
(5) 输出最优解
黄金分割法的计算框图， 如图3-7所示。
（3-2）
综上所述，黄金分割法的计算步骤如下：
(1) 给定初始单峰区间[a, b]和收敛精度ε； (2) 在区间[a, b]内取两个内插点并计算其函数值：
(3) 比较函数值 f1和 f2 的大小：
若 f1 < f2 ，则取[a, ]为新区间，而 试算点，即令
则作为新区间内的第一个
而另一试算点可按下式计算出
l，则
首次区间缩短率为：
再次区间缩短率为：
根据每次区间缩短率相等的原则，则有
由此得 即
，或 ，解此方程取其正根可得
这意味着，只要取λ= 0.618，就以满足区间缩短率不变的要求。 即每次缩小区间后，所得到的区间是原区间的0.618倍，舍弃的区间 是原区间的0.382倍。 根据以上结果，黄金分割法的两个内插点的取点规则为：
目前，在 一维优化搜索 中，确定 单峰区间 常用的方法主要是 进退试算法。
进退试算法的基本思想为：
按照一定的规律给出若干试算点，依次比较各试算点的函数 值的大小，直到找到相邻三点的函数值按 “高-低-高” 变化的单峰 区间为止。
进退试算法的运算步骤如下： (1)给定初始点α0和初始步长h ，设搜索区间[a, b]，如图3-3所示。
短率都是取λ= 0.618，即该法是按区间全长的0.618倍的关系来选取两
个对称内插点α1,α2的。

第三章 一维优化方法

第三章 一维优化方法

二次插值法
( x2 − x3 ) f1 + ( x3 − x1 ) f2 + ( x1 − x2 ) f3 A= ( x1 − x2 )( x2 − x3 )( x3 − x1 )
B=
2 ( x2
−
2 x3 ) f1
− ( x1 − x2 )( x2 − x3 )( x3 − x1 )
2 x1 ) f2
二次插值法
一、插值法概念 假定我们给定的问题是在某一确定区间 内寻求函数的极小点的位置， 内寻求函数的极小点的位置，但是没有函数表 达式，只有若干试验点处的函数值。 达式，只有若干试验点处的函数值。我们可以 根据这些函数值， 根据这些函数值，构成一个与原目标函数相接 近的低次插值多项式， 近的低次插值多项式，用该多项式的最优解作 为原函数最优解的近似解， 为原函数最优解的近似解，这种方法是用低次 插值多项式逐步逼近原目标函数的极小点的近 似求解方法，称为插值方法或函数逼近法。 似求解方法，称为插值方法或函数逼近法。 二、插值法与试探法的异同点 相同点： 相同点：都是利用区间消去法原理将初 始搜索区间不断缩短， 始搜索区间不断缩短，从而求得极小点的数值 近似解。 近似解。
确定初始搜索区间的进退法
三、后退搜索
对调， 令h ← -h0，并将x1与 x2对调，使步长加 ， 倍h←2h，取得x3点，x3 ← x2+h，其函数值 y3与y2比较有如下情况： 比较有如下情况 有如下情况： 1、若y2<y3，则有y1> y2<y3，此时函数 、 f(x)在[x3,x1]必有极小点，故令a ← x3，b ← 必有极小点， 必有极小点 x1，从而构成搜索区间[a,b] 从而构成搜索区间 2、若y2>y3，则继续后退搜索，各点变换 则继续后退搜索， 、 如下： 如下： x1 ← x2 ，y1 ← y2 x2 ← x3 ，y2 ← y3 然后步长加倍 步长加倍， 然后步长加倍，取新点x3，重复上述比较y2与 y3的大小，直至出现y1> y2<y3时，令a ← x3， 的大小， b ← x1，从而构成搜索区间 a,b] 从而构成搜索区间[

机械优化设计教案第三章一维优化

机械优化设计教案第三章一维优化
0
F(α 3)
α1
α2
图3.2
α3
α
4
3.2 确定最优解所在区间的进退法
进退法的基本思路
f(α)
f(α *)
0
由单峰函数性质可知，在极 小点左边函数值应严格下降， * 而在极小点 右边函数值应 严格上升。
α
α*
从某一给定的初始点 0 出发，以初始步长h0沿着目标 函数值的下降方向，逐步前进（或后退），直至找到相继 的3个试点的函数值按“大－小－大”变化为止。
5
进退法确定搜索区间的步骤：
1. 方法一[1] (1) 给定初始点α0和初始步长h0; (2) 令α1 ＝α0, h=h0， α2 ＝α1+h, 得： 两试点α1 ，α2 ，计算 f1 ＝f(α1), f2 ＝f(α2);
f ( )
(3) 比较 f1 和 f2 ，存在以下两种情况：
1) 若f1 > f2 ，如右图所示, 取h=2h, 作前进运算。
图3.1
2
在多维优化问题中，一维优化的目的是：在既定的X k 和 S k 下寻求最优步长 k ，使迭代产生的新点 X k 1 的函数值为最小，即：
min F ( X k k S k )
常用的一维搜索方法
试探法 黄金分割法 fibonacci方法 平分法 格点法
插值类方法 牛顿法 抛物线法（二次插值法）
29
平分法的迭代计算步骤
给 定ak , bk , 1 , 2 1) 计 算 k ak bk , 若 bk ak 1， 则 停 止 迭 代 ， 2 并 取 * k , 否 则 转 下 一 步 ；
2) 计算f ' ( k ), 若f ' ( k ) 0或f ' ( k ) 2 , 则停止迭代 , 并取 * k；否则， ak 若f ' ( k ) 0, 则取 k，bk 为缩短后的搜索区间 1 , bk 1 ,

一维优化方法

一维优化方法

--------------------------可以编辑的精品文档，你值得拥有，下载后想怎么改就怎么改--------------------------- 最优化设计数学模型中的基本概念：1、设计变量在机械设计中，区别不同的设计方案，通常是以一组取值不同的参数来表示。

这些参数可以是表示构件形状、大小、位置等的几何量，也可以是表示构件质量、速度、加速度、力、力矩等的物理量。

在构成一项设计方案的全部参数中，可能有一部分参数根据实际情况预先确定了数值，它们在优化设计过程中始终保持不变，这样的参数称为给定参数(或叫预定参数)或设计常数。

另一部分参数则是需要优选的参数，它们的数值在优化设计过程中则是需要优选的参数，它们的数值在优化计算过程中是变化的，这类参数称为设计变量，它相当于数学上的独立自变量。

一个优化问题如果有n 个设计变量，而每个设计变量用(1,2,,)i x i n =表示，则可以把n 个设计变量按一定的次序排列起来组成一个列阵或行阵的转置，即写成1212[,,,]T n n x x x x x x ⎡⎤⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎣⎦x(8-1) 我们把x 定义为n 维欧式空间的一个列向量，设计变量12,,,n x x x 为向量x 的n 个分量。

以设计变量12,,,n x x x 为坐标轴展成的空间称为n 维欧式空间，用n R 表示。

该空间包含了该项设计所有可能的设计方案，且每一个设计方案就对应着设计空间上的一个设计向量或者说一个设计点x 。

2、目标函数优化设计是在多种因素下欲寻求使设计者员满意、且适宜的一组参数。

“最满意”、“最适宜”是针对某具体的设计问题，人们所追求的某一特定目标而言。

在机械设计中，人们总希望所设计的产品具有最好的使用性能、体积小、结构紧凑、重量最轻和最少的制造成本以及最多的经济效益，即有关性能指标和经济指标方面最好。

在优化设计中，一般将所追求的目标(最优指标)用设计变量的函数形式表达，称该函数为优化设计的目标函数。

优化设计一维搜索方法第03章-2

优化设计一维搜索方法第03章-2

牛顿法（Newton’s Method）、二次插值法（Quadratic Interpolation Method）、平分法（Bisection Method）、…
一、牛顿法
1、牛顿法工作原理 设f(x)为一个连续可微的函数，则在x0附近，该函数应该与一 个二次函数接近，即可在点x0附近用一个二次函数φ(x)来逼近函 数f(x) ，即：
f ( x) x 4 4 x 3 6 x 2 16 x 4
例2
解：取x2点为区间[x1,x3]的中点，x2 0.5 ( x1 x3 ) 2.5 , 计算x1,x2,x3 3点处的函数值f1=19，f2=-96.9375，f3=124。可 见函数值满足“高－低－高”形态。 以x1,x2,x3为插值点构造二次曲线， 求第一次近似的二次曲线p(x)的极小值点，由公式得：
x2 x3 f2 f1 f3 f1 即： c1 x2 x1 x3 x1
说明三个插值点位于同一条直线上，因此说明区间已经很 小，插值点非常接近，故可将x2、y2输出作为最优解。
5、区间的缩短 为求得满足收敛精度要求的 最优点，往往需要多次进行插 值计算，搜索区间不断缩短， 使xp*不断逼近原函数的极小点 x* 。



x 1.9545 ， 比较函数值可知 p
f ( x* ) 65.4648 f ( x2 ) 96.9375 p
* x 这种情况应消除左边区段 [ x1 , x ]。然后用 p , x2 , x3 作为 x1,x2,x3新3点,重新构造二次曲线p(x)，如此反复计算，直 * 到 x2 x p 为止。 * p
b
x1 x2 f1 f2 x 2 x p * f 2 f P*

一维优化

一维优化

一. 一维优化（搜索）方法1. 一维问题：多维问题优化问题可分解为很多个一维优化问题—沿某个方向优化问题。

2. 非凸规划问题的优化方法● 网格法 *)(.m i n x x f i →，缩小区间，继续搜索。

●Monte Carlo 方法 b i a i i x x x )1(αα-+=， 10≤≤i α， 随机数。

比较各次得到的*j x 得解*x ● 遗传算法(专题)（二）区间消去法（凸函数）1. 搜索区间的确定：高—低--高（b a f f f <>）则 区间内有极值。

2. 区间消去法原理：在区间 [a, b] 内插两个点a 1, b 1 保留有极值点区间，消去多余区间。

[]b a f f a a ,121→> []121,b a f f a a →<?21→=a a f f缩短率：LL L ∆-=λ（三）0.618法 1. Fibonacci 法—理想方法，不常用。

2. 黄金分割法（0.618法）●原理：提高搜索效率：1）每次只插一个值，利用一个前次的插值；2）每次的缩短率λ相同。

左右对称。

ll ∆-=1λλλ-=12618034.02411=++-=λ●程序：p52（四）插值方法1. 抛物线法原理：任意插3点：321βββ<<算得：()11βf y =； ()22βf y =； ()33βf y = 要求：321y y y <>设函数)(x f 用经过3点的抛物线2210)(x a x a a x P ++=代替，有1212110y a a a =++ββ 2222210y a a a =++ββ 3232310y a a a =++ββ 解线代数方程⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧=⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡321210233222211111y y y a a a ββββββ 解得： ()()()()()()1332213212131322ββββββββββββ----+-+-=y y y a()()()()()()1332213221221232132221ββββββββββββ----+-+-=yyya212*a a x p -=≈β()()()()()()321213132322122123213222y y y yyyββββββββββββ-+-+--+-+-=程序框图p572. 3次曲线插值方法已知：b a <； 0)(<'a f ； 0)(>'b f 。

第3章一维优化方法

第3章一维优化方法

第3章一维优化方法一维优化方法是数学中用于求解最优化问题的一种重要技术。

在实际问题中，往往需要找到一个函数的最小值或最大值点，一维优化方法就是这样一种方法，可以找到函数在一些区间内的最小值或最大值点。

一维优化方法有很多种，常见的有穷举法、黄金分割法、斐波那契法、抛物线法、割线法、牛顿法等。

不同的方法有不同的适用范围和求解效率，我们可以根据具体问题的特点选择合适的方法进行求解。

穷举法是一种最简单的一维优化方法，它通过遍历函数在给定区间内的所有可能取值，找到其中的最小值或最大值。

穷举法的缺点是计算量大，当问题规模较大时，不适用。

但是它的优点是简单易懂，适用于初学者入门。

黄金分割法是一种较为常用的一维优化方法，它通过划分给定区间，选择区间内一些点进行迭代，不断缩小区间范围，直到找到最优解。

黄金分割法的优点是收敛速度较快，适用于一些比较复杂的问题。

斐波那契法是一种基于斐波那契数列的一维优化方法，它可以在一定程度上提高黄金分割法的效率。

斐波那契法的关键在于选择合适的斐波那契数列作为迭代次数，通过比较函数在斐波那契数列中两个相邻点的取值，确定新的区间范围。

抛物线法是一种通过拟合函数的抛物线来求解最优解的一维优化方法。

它通过选择合适的三个点，构造一个简单的二次函数，找到该函数的极小值点作为最优解。

抛物线法的优点是计算量相对较小，但是在一些复杂的问题中可能不适用。

割线法是一种通过逐步逼近函数极值点的一维优化方法。

它通过选择给定区间上两个初始点，不断用割线近似替代切线，找到极小值点。

割线法的优点是收敛速度快，但是需要在迭代过程中进行导数计算，对于一些无法求导的函数不适用。

牛顿法是一种通过利用函数在一些点处的一阶导数来逼近极值点的一维优化方法。

它通过选择给定区间上一个初始点，利用导数的概念找到极小值点。

牛顿法的优点是收敛速度非常快，但是对于一些无法求导的函数不适用。

综上所述，一维优化方法是数学中用于求解最优化问题的一种重要技术。

第二部分：03第三章 一维搜索方法

第二部分：03第三章 一维搜索方法
昆明理工大学机电工程学院
一、一维搜索的基本思想
选定初始点1，初始步长h0。计算函数值y1=f(1)和 y2=f(1+ h0)，比较y1和y2，可分三种情况：
y1>y2，则极小点*必在1右方，作正向搜索寻求第三点。 y1<y2，则极小点*必在1+h0左方，作反向搜索寻第三点。 y1=y2，则极小点*必在1和1+h0之间，则为“高-低-高” 形态，找到初始单峰区间为[1 ， 1+h0]
y 2 y1
1
y3
3
h0
O
22 2 1 1 1
h0

2013年9月22日星期日8时42分35秒
2013年9月22日星期日8时42分36秒
8
第 2 部分：优化设计
第三章 一维搜索方法
y
y3
y1 y1 2 y2
y 2 y y3 3
第 2 部分：优化设计
第三章 一维搜索方法
昆明理工大学机电工程学院
一、一维搜索的基本思想
一维最优化搜索是要在单峰区间求单峰函数的极小 点，通常分两步进行： 确定一个最小值所在的区间； 求出该区间内的最优步长因子k值。 确定搜索区间的外推法 在一维搜索时，假设函数f()具有单谷性，即在所考 虑的区间内部，函数f()有唯一得极小点*。为了确定 极小点*所在得区间[a, b]，应使函数f()在[a, b]区间形 f() 成“高－低－高”趋势。 对于一般情况，分正向 搜索和反向搜索的外推法。
*
b
5

2013年9月22日星期日8时42分35秒
1
2013/9/24
第 2 部分：优化设计
第三章 一维搜索方法
第 2 部分：优化设计

最优化第3章一维搜索方法

最优化第3章一维搜索方法
一维搜索方法一般分两步进行： ■ 首先确定一个包含函数极小点的初始区间，即确定 函数的搜索区间，该区间必须是单峰区间； ■ 然后采用缩小区间或插值逼近的方法得到最优步长， 最终求出该搜索区间内的一维极小点。
§3.1 搜索区间的确定
根据函数的变化情况，可将区间分为单峰区间和多峰区间。 所谓单峰区间，就是在该区间内的函数变化只有一个峰值， 即函数的极小值。
§3.4 插值方法
一、牛顿法
f(x)
利用一点的函数值、 一阶导数以及二阶 导数构造二次多项 式。用构造的二次 多项式的极小点作 为原函数极小点的 近似。
φ0(x)
φ1(x) f(x)
x*
x2
x1
x0 x
§3.4 插值方法
一、牛顿法
设f(x)为一个连续可微的函数，则在点x0附近 进行泰勒展开并保留到二次项：
§3.1 搜索区间的确定
f(x)
f(x)
f(a0) f(a0+h)
f(a0+3h)
f(a0-h) f(a0)
f(a0+h)
0 a0 a
a0+h
a0+3h x b
0 a0-h
a0
a
进退试算法的运算步骤如下：
a0+h x b
(1)给定初始点α0和初始步长h (2)将α0及α0+h 代入目标函数 f(x) 进行计算并比较大小
φ0(x)
φ1(x) f(x)
f ′ (x)
x*
x2 x1
x0
φ ′ 1(x) f ′ (x)
x* x2
x1
x0
牛顿法程序框图
开始
x 给定初始点 ，误差 0
,
令k=0
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在搜索区间[a,b]内适当插入两点x1,x2 ， 并计算其函数值。 x1,x2 将区间分为三段，通 过比较函数值的大小，删除其中的一段，使搜 索区间缩短。然后再在保留下来的区间上作同 样处理，如此迭代下去，使搜索区间无限缩小， 从而得到极小点的近似值。
插入点x1,x2的位置相对于区间[a,b]两 端点有对称性要求，即
第三章-一维优化方法
一维搜索方法概述
x2 (k)S(k)
S(k)
x(k+1) x(k)
x*
F(x(k))
o
F(x(k+1))
x1
二维优化第三章问-一题维优化中方法的一维搜索
初始搜索区间的确定
在一维搜索时，需要确定一个搜索区间[a,b]，
此区间必须包含函数的极小点 x*，因此搜索区间 必须是单峰区间，即该区间内的函数值呈现
有（1- ）/ = 故：1- = 2 2 + -1=0
由此可得： =0.618
黄金分割法可使相邻两次搜索区间都具有相同 的缩短率0.618。
x1=a+ 0.382(b-a) x2=a+ 0.618(b-a)
第三章-一维优化方法
第三章-一维优化方法
格点法
一、格点法的原理
设一维函数为f(x)，搜索区间为[a,b]，一维收敛
精度为。
在区间[a,b]的内部取n个等分点： x1 , x2 , … ,
xn。x区1间被a分为b nn +a11等k分，(个k分点1坐,标2为,...,n)
对应各点的函数值为y1 , y2 , … , yn。比较其大小，取 最小者ym=min{yk , k=1,2,…,n}，则在区间[x m-1 , x m+1]内必包含极小点，取[x m-1 , xm+1]为缩短后新 区间，若新区间满足收敛条件x m+1- x m+1 ，则最 优解为x* xm ， y* ym
2、若y2>y3，则继续后退搜索，各点变换 如下： x1 x2 ，y1 y2
x2 x3 ，y2 y3 然后步长加倍，取新点x3，重复上述比较y2与 y3的大小，直至出现y1> y2<y3时，令a x3， b x1，从而构成搜索区间[a,b]
第三章-一维优化方法
四、进退法确定搜索区间的流程图
第三章-一维优化方法
第三章-一维优化方法
黄金分割法
除对称性要求外，保留的区间内再插入一 点所形成的区间新三段，与原来区间的三段应 具有相同的比例分布。设原区间长度为l如图
3.8所示，保留区间长度为，区间缩短率为 。
进行第二次缩短时，新点为x3 ,设y1>f(x3)则 新区间为[a,x1]为保持相同的区间缩短率，应
一维优化方法
• 一维搜索方法概述 • 初始搜索区间的确定 • 一维搜索的最优化方法
1、格点法 2、黄金分割法 3、二次插值法 教学要求：
1、掌握初始搜索区间的确定方法 2、掌握黄金分割法 3、掌握二次插值法
第三章-一维优化方法
一维搜索方法概述
在优化设计的迭代运算中，在搜索方向
s(k)上寻求最优步长 (k) 的方法称一维搜索法。
1、若y2<y3，则有y1> y2<y3，此时函数 f(x)在[x1,x3]必有极小点，故令a x1，b x3，从而构成搜索区间[a,b]
2、若y2>y3，则继续前进搜索，各点变换 如下： x1 x2 ，y1 y2
x2 x3 ，y2 y3 然后步长加倍，取新点x3，重复上述比较y2与 y3的大小，直至出现y1> y2<y3时，令a x1， b x3，从而构成搜索区间[a,b]
第三章-一维优化方法
第三章-一维优化方法
一维搜索的最优化方法
在确定了搜索区间以后，一维优化的任务 是采用某种方法将此区间逐步缩小，在满足收 敛精度或迭代精度的情况下，使其达到包含极 小点的一个很小的邻域，以取得一个近似的最 优点。
一维优化的方法有如下几种： 1、格点法 2、黄金分割法 3、二次插值法
“高-低-高”的趋势。如图所示，通过将搜索 区间[a,b]逐渐缩小，直至足够小，就可以得到近似
最优点。
第三章-一维优化方法
确定初始搜索区间的进退法
一、试探搜索极小点位置
设函数为 y=f(x) ,给定初始点为x1 ，选定 的初始步长为h0。
由初始点x1沿x轴正向取x2点，x2=x1+h0， 计算x1 、x2的函数值y1 、y2 ，比较y1 、y2 的
若不能满足精度要求，把当前区间作为初始搜索区间， 重复上述步骤直至满足精度为止。
第三章-一维优化方法
格点法
y1
新区间
yn
ym-1
ym
ym+1
a x1
xm-1 xm
xm+1
xn b
格点法的区间缩短 第三章-一ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ优化方法
格点法流程图
第三章-一维优化方法
黄金分割法
黄金分割法适用于[a,b]区间上的任何单 峰函数求极小值问题。对函数除要求单峰外不 作其它要求，甚至可以不连续。因此，这种方 法的适应面相当广。 一、黄金分割法的原理
第三章-一维优化方法
确定初始搜索区间的进退法
三、后退搜索
令h -h0，并将x1与 x2对调，使步长加 倍h2h，取得x3点，x3 x2+h，其函数值 y3与y2比较有如下情况：
1、若y2<y3，则有y1> y2<y3，此时函数 f(x)在[x3,x1]必有极小点，故令a x3，b x1，从而构成搜索区间[a,b]
大小，则极小点的位置有如图所示两种情况
1、若y2 <y1 ，则极小点位于x1点右方，
应继续前进搜索。
2、若y2>y1 ，则极小点位于x1点左方，
应反向后退搜索。
第三章-一维优化方法
确定初始搜索区间的进退法
第三章-一维优化方法
确定初始搜索区间的进退法
二、前进搜索
令h h0，并使步长加倍h2h，取得前 进方向的x3点，x3 x2+h=x2+2h0，其函 数值y3与y2比较有如下情况：
实际上一维搜索法就是一元函数极小化的数值 迭代算法，其求解过程称为一维搜索。
一维搜索法是非线性优化方法的基本算法， 多元函数的迭代算法都可以归结为在一系列逐 步产生的下降方向上的一维搜索。例如：下图 所示的二维优化的例子。
注意：二维优化问题的一维搜索方向s(k)
是由具体的优化方法决定的，迭代公式
x(k+1)=x(k)+(k)s(k) 因此，二维优化问题min f(x1, x2)就可以表示 为一维优化问题min f( )