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BFGS算法的最优化问题及在MATLAB中的实现

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科技创新导报2014 NO.19Science and Technology Innovation Herald工程技术

BFGS算法的最优化问题及在MATLAB中的实现①

蒋华杰

(大连大学机械工程学院 辽宁大连 116622)

摘 要:对拟牛顿方法中的BFGS算法进行阐述,基于matlab软件对非线性无约束优化问题进行了仿真研究,结果表明利用matlab软件解答非线性无约束优化问题获得了良好的效果,为求解非线性无约束优化问题提供了一种新的方法。关键词:BFGS算法 MATLAB软件 非线性

文献标识码:中图分类号:O224 A

文章编号:1674-098X(2014)06(b)-0088-01

1 优化问题的建立

方案中如何选择最佳方案的问题,这类问题

[1]

Ek为秩2矩阵

在机械工程实践中,常常会遇到在众多TTEkukukkk ,由拟牛顿方程得,

TT(uksk)uk(ksk)kykBksk。 满足上式的向量uk和k 不唯一,可取uk和k 分别平行于Bksk和yk,即令ukBksk ,kyk 。将uk和k 的表达式带入上式中整理后得,

TT[2(skBksk)1]Bksk[2(yks)1]yk0 ans=-0.0156 0.0015 -0.0146 -0.0146

对于fminunc函数,Options(6)为控制搜索方向,取默认值0时,是BFGS算法。Options(7)为控制插值法,取默认值0时是混合插值,取 1时为立方插值。

在数学上被称为最优化问题,最优化问题在实践中有着广泛的运用,如何得到最优方案是工程人员关心的最主要问题。

在数学上,优化问题的基本目标形式为:

4 结语

该文总结了BFGS算法的基本思想,给出了具体算例,并利用MATLAB语言通过算例对其进行了仿真分析。其结果表明,BFGS算法收敛快,计算量少,是拟牛顿法中最有效的方法之一。

Minimizef(x),

Subjectto[C.E.],Subjectto[B.C.]

其中,f(x)是待求的目标函数,优化问题中,根据目标函数、约束函数、条

。故可令,1sBksk, 1ys。 从而得到BFGS秩2修正公式如下:

TT

BkskskBkykyk+TBk+1=Bk−TskBkskyksk

2Tk2Tk[C.E.]是约束函数,[B.C.]是条件函数。在

3 算例

2

用BFGS算法求解奇异函数f=(x1+x2)+5

件函数及其变量的不同,可以分为线性优

参考文献

[1] 时平平.关于无约束最优化问题的拟牛

顿算法研究[D].太原科技大学,2008.[2] 袁功林,韦增欣,鲁习文.一个修改的求

解非线性对称方程组的高斯—— 牛顿BFGS方法[J].广西科学,2006(4):288-292.

[3] 刘陶文.BFGS方法及其在求解约束优

化问题中的应用[D].湖南大学,2006.

化、非线性优化等,该文利用求解优化问题)2+5(x3−x4)2+(x2−2x3)4+10(x1−x4)4的最小值

点。的BFGS算法来讨论非线性优化问题[2]。

用matlab编译程序,并运行:

2 BFGS算法的基本思想

BFGS算法用来求解无约束问题,它由Broyden、Fletcher、Goldfarb 和Shanno四人一起提出[3]。BFGS算法收敛速度快,收敛精度高,是目前求解优化问题中最普遍的算法。BPGS方法局部收敛理论较为完善,全局收敛性也有重要进展。尤其是在研究凸函数的极小化问题上,采用精确的线性搜索,BFGS方法全局收敛。其基本思想是:

在Bk+Hk+Dk中取=Bk+Ek,Hk=+11

Function f=pfun(x)

f=(x(1)+x(2))^2+5*(x(3)-x(4)) ^2+(x(2)-2*x(3))^4+10*(x(1)-x(4))^4

x0=[3,-1,0,1]%采用混合插值法

options(6)=0;Options(7)=0;fminunc(‘pfun’,x0,Options)ans=0.0027-0.0003-0.0057 -0.0057

% 采用立方插值法

options(6)= 0;Options(7)=1;fminunc(‘pfun’,x0,Options)

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①作者简介:蒋华杰(1992—),男,本科,主要研究方向为机械原理。

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