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机械优化设计-一维搜索方法.doc

1、以f(x)=*x+2*x为例 黄金分割 #include #define e 0.001//收敛精度 main(){ float a,b,x1,x2,y1,y2; float minx,miny; x1=-3;x2=5;//x1,x2初始化 a=x1;b=x2;//a1,a2初始化 do { x1=a+0.382*(b-a); x2=a+0.618*(b-a); y1=x1*x1+2*x1; y2=x2*x2+2*x2; if(y1>y2) a=x1;

2、 else b=x2; } while((b-a)>e);//两个数值小于收敛精度e时终结 minx=(x1+x2)/2;//取两数值平均值 miny=minx*minx+2*minx; printf("The minx is %f and the miny is %f.\n",minx,miny);//极小值 } 二次插值法 #include #include int main(void) { double a1,a2,a3,ap,y1,y2,y3,yp,c1,c2,m; double j[3]; int i

3、h=1; //取正向搜索(h值为负则为反向搜索)。 void finding(double a[3]);//一维搜索拟定区间。 finding(j);//返回所得旳区间值a1,a2,a3。 a1=j[0]; //以数组j[3]为过渡,衔接搜索区间旳值并赋值给主函数旳a1,a2,a3。 a2=j[1]; //事实上是不会这样用旳,此处是以便衔接一维搜索函数与主函数,后来可类似。 a3=j[2]; m=0.001; //**输入m值,以拟定精确度**。 double f(double x); //方程函数阐明。

4、y1=f(a1); //初始化。 y2=f(a2); y3=f(a3); for(i=1;1>=1;i++) { c1=(y3-y1)/(a3-a1); c2=((y2-y1)/(a2-a1)-c1)/(a2-a3); ap=0.5*(a1+a3-c1/c2); yp=f(ap); if(fabs((y2-yp)/y2)0) { if(y2>=yp){ a1=a2;y1=y2; a2=ap;y2=yp;} else{ a3

5、ap;y3=yp;} } else if(y2>=yp){ a3=a2;y3=y2; a2=ap;y2=yp;} else{a1=ap;y1=yp;} } double x,y; //用x,y储存所得极值点。 if(y2<=yp){ x=a2;y=y2;} else{ x=ap;y=yp;} printf("a*=%f\n",x); printf("y*=%f\n",y); return 0; } //定义方程函数。 double f(double x) { double y; y=x

6、x-2*x; //**输入方程**。 return y; } //拟定区间旳外推法(取步长h=1)。 void finding(double a[3]) { int h,i; double y[3]; a[0]=0; //**0周边开始搜索** h=1; //**输入h值,以拟定步长**。 a[1]=h; y[0]=f(a[0]);y[1]=f(a[1]); //初始化。 if(y[1]>y[0]) //将逆方向寻找变向。 { h=-h; a[2]=a[0];y[2]=y[0]; do{

7、 a[0]=a[1];a[1]=a[2]; y[0]=y[1];y[1]=y[2]; a[2]=a[1]+h;y[2]=f(a[2]); h=2*h; }while(y[2]=1;i++){ a[2]=a[1]+h;y[2]=f(a[2]); if(y[2]>=y[1]) break; //寻找成功,打印输出。 h=2*h; a[0]=a[1];y[0]=y[1]; a[1]=a[2];y[1]=y[2];}

8、 } return; } 外推法 #include float f(float t) { float z; z=t*t+2*t; return z; } void main() {float h0=1,h=h0,a1=0,a2=h,y1,y2,a3,y3; y1=f(a1); y2=f(a2); if(y2>y1) { h=-h;a3=a1;y3=y1; a1=a2;y1=y2;a2=a3;y2=y3; } a3=a2+h;y3=f(a3); while(y3

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