机械优化设计实验报告 - 图文 

由图可知由程序求出来的极值解为x*=x2=(4 2)T函数值为-8，符合要求。与精确值相同，可见DFP算法在无约束优化方法中的优越性。

实验四 鲍威尔法

一、实验目的

1、掌握无约束优化问题鲍威尔算法的数值求解思路； 2、训练分析鲍威尔算法作为共轭方向法的特点； 3、通过运用鲍威尔算法求解实际无约束优化问题的意义； 4、熟悉应用C语言求解无约束最优化问题的编程方法.

二、实验内容

编写鲍威尔法计算程序，并计算书上例4-6。

三、实验原理

四、程序编制

#include #include #include

double objf(double x[]) { }

void jtf(double x0[ ],double h0,double s[ ],int n,double a[ ],double b[ ]) {

int i; double ff;

ff=250+11*x[0]*x[0]+11*x[1]*x[1]+18*x[0]*x[1]-100*x[0]-100*x[1]; return(ff);

double *x[3],h,f1,f2,f3; for (i=0;i<3;i++) {

} {

*(x[0]+i)=x0[i]; f1=objf(x[0]); h=h0;

for(i=0;i

x[i]=(double *)malloc (n*sizeof(double));

}

for(i=0;i

*(x[1]+i)=*(x[0]+i)+h*s[i]; f2=objf(x[1]);

}

if(f2>=f1)

{ { }

f3=f1; for(i=0;i

*(x[0]+i)= *(x[1]+i); *(x[1]+i)= *(x[2]+i); *(x[2]+i)=*(x[0]+i); h= -h0; for (i=0;i

f1=f2; }

for(;;) {

h=2. *h; f2=f3;

for(i=0;i

*(x[2]+i)=* (x[1]+i) +h*s[i];

f3= objf(x[2]);

if(f2

break; else

{ for(i=0;i

if(h<0. ) for(i=0;i

{

a[i]=*(x[2]+i); b[i]=*(x[0]+i);

} else

for(i=0;i

a[i]=*(x[0]+i); b[i]=*(x[2]+i); }

for(i=0;i<3;i++)

free(x[i]);