车辆优化技术 大作业.docVIP

PAGE PAGE 1 车辆优化技术 大 作 业 班级： 学号： 姓名： 河南科技大学车辆与交通工程学院 2014年 6月 10 日 大作业题目 基本要求部分 一维搜索方法 学习要求：掌握黄金分割法和二次插值法两种一维搜索方法。 题目1 教材44页：编写程序，完成习题2-2—习题2-5中任一题。 本题要求： 选择与平时作业不同的一维搜索方法，完成题目1。 2-5 function[x,minf]=minPWX(f,a,b,eps) format long; if nargin==3 eps=1.0e-6; end t0=(a+b)/2; k=0; tol=1; while toleps fa=subs(f,findsym(f),a); fb=subs(f,findsym(f),b); ft0=subs(f,findsym(f),t0); tu=fa*(b^2-t0^2)+fb*(t0^2-a^2)+ft0*(a^2-b^2); td=fa*(b-t0)+fb*(t0-a)+ft0*(a-b); t1=tu/2/td; ft1=subs(f,findsym(f),t1); tol=abs(t1-t0); if ft1=ft0 if t1=t0; b=t0; t0=t1; else a=t0; t0=t1; end k=k+1; else if t1=t0 a=t1; else b=t1; end k=k+1; end end x=t1; minf=subs(f,findsym(f),x); format short syms t; f=t+20/t; [x,fx]=minPWX(f,0.001,1000,0.3) x = 133.6951 fx = 133.8447 无约束问题的优化方法 学习要求： 掌握牛顿法、最速下降法等至少三种无约束优化方法。 题目2 教材81页：编写程序，完成习题3-1—习题3-6中任一题。 本题要求： 与平时作业中两题（两种优化方法）不同的无约束优化方法，完成题目2。 function [x,minf] = minFD(f,x0,var,eps) format long; if nargin == 3 eps = 1.0e-6; end syms l; tol = 1; gradf = - jacobian(f,var); while toleps v = Funval(gradf,var,x0); tol = norm(v); y = x0 + l*v; yf = Funval(f,var,y); [a,b] = minJT(yf,0,0.1); xm = minHJ(yf,a,b); x1 = x0 + xm*v; x0 = x1; end x = x1; minf = Funval(f,var,x); format short; syms x1 x2; f=(x1-2)^2+(x1-2*x2)^2; [x,fx]=minFD(f,[1 1],[x1 x2],0.1) x = 1.9920 1.0000 fx = 1.2800e-04 约束问题的优化方法 学习要求：掌握复合形法、惩罚函数法等至少二种约束优化方法。 3-3 题目3 教材126页：习题4-2（机算）、习题4-7任选一题。 本题要求：与平时作业中不同的约束优化方法，完成题目3。 惩罚函数法 function[x,minf]=minMixFun(f,g,h,x0,r0,c,var,eps) gx0=Funval(g,var,x0); if gx0=0; else disp(初始点必须满足不等式约束！); x=NaN; minf=NaN; return; end if r0=0 disp(初始障碍因子必须大于0！); x=NaN; minf=NaN; return; end