梯度下降法matlab实例 matlab用最速下降法(梯度法)计算Rosenbrock函数，求程序代码？

matlab用最速下降法(梯度法)计算Rosenbrock函数，求程序代码？Rosenbrock函数实现代码：CLC，clear allformat long gx0=[00]乐趣=@funcgfun

matlab用最速下降法(梯度法)计算Rosenbrock函数，求程序代码？

Rosenbrock函数实现代码：CLC，clear allformat long gx0=[00]乐趣=@funcgfun=@gfunc[x，Val，k]=grad（fun，gfun，x0）%最速下降法（梯度法）目标函数f=func（x）f=100*（x（1）^2-x（2））^2（1-x（1））^2末级梯度函数g=gfunc（x）g=[400*x（1）*（x（1）^2-x（2））-x（2）2*（x（1） -200*（x（1）^2-x（2））]如果最终运行结果有任何问题，请向我发送私人消息。用GA（）得到的Rosenbrock函数的结果与用上述方法得到的结果接近。

最速下降法matlab程序实现如何做？

最陡下降法是找到梯度。例如，求F=（X-Y）/（X^2 Y^2）在（-3，-2）处的梯度。Clcclear x=-3Y=-2 F=“（x-Y）/（x^2 Y^2）”FX=diff（F，“x”），求x的偏导数，FY=diff（F，“Y”），求Y的偏导数，g=[FX FY]%梯度，g=subs（g）%，共轭梯度法是介于最速下降法和牛顿法之间的一种方法。它只需要利用一阶导数信息，克服了最速下降法收敛速度慢的缺点，避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵求逆的缺点。共轭梯度法不仅是求解大规模线性方程组最有用的方法之一，也是求解大规模非线性优化问题最有效的算法之一。共轭梯度法最早由hestenes和stiefle（1952）提出，用于求解具有正定系数矩阵的线性方程组。在此基础上，Fletcher和Reeves（1964）首次提出了求解非线性优化问题的共轭梯度法。由于共轭梯度法不需要矩阵存储，且具有收敛速度快、二次终止等优点，目前共轭梯度法在实际问题中得到了广泛的应用。共轭梯度法是一种典型的共轭方向法，它的每个搜索方向都是相互共轭的，而这些搜索方向D只是负梯度方向和上一次迭代的搜索方向的组合，所以它的存储量少，计算方便

~】应用优化系统描述了如何将优化方法作为应用软件来实现。本文系统地介绍了各种无约束和有约束优化问题的计算方法和程序实现，包括：精确/不精确一维搜索、最速下降法、牛顿/拟牛顿法、共轭梯度法、单纯形法、内点法、活动集法、，序贯二次规划法等书中包含了优化的必要理论知识，为得到优化方法和使用程序做准备。书中给出的许多应用程序优化技术都是我们最新的研究成果。本书给出的优化程序是一种通过专业编程技巧实现的优化算法。这本书还提供了许多例子和练习。可作为高校自动化、控制、系统工程、工业工程、计算机、应用数学、经济、管理、化工、材料、机械、能源等相关专业学生的教材，也可作为科研人员和工程技术人员的参考书。