目录前言一、最大最小化问题的一般数学模型二、问题提出三、模型建立1.建立目标函数2.建立约束四、代码实现1.fminimax函数2.输入目标函数3.进行求解前言在对策论中,我们常遇到这样的问题:在最不利的条件下,寻求最有利的策略.在实际问题中也有许多求最大值的最小化问题,例如急救

完成工程数学实验一黄金分割法1）请用0.618法求解优化问题： 的极小点和极小值（进退法确定初始区间），精度为10-6；（2）根据0.618法算法步骤编写Matlab的程序实现0.618搜索法；（3）要求输出内容包括：极小点、极小值、每次迭代的a、b、al、ak的值；（4）按照模板撰写实验报告，要求规范整洁。 三、算

实验一：黄金分割法（0.618法）程序设计一、实验目的 通过一维寻优黄金分割法的程序设计，培养学生计算机的应用能力，并为今后无约束优化方法的学习和编程，奠定基础；掌握缩小寻优区间的黄金分割法。 二、实验内容 （1）请用0.618法求解优化问题： 的极小点和极小值（进退法确定初始区间），

function[s,phis,k,G,E]=golds(phi,a,b,delta,epsilon)%输入:phi是目标函数，a，b是搜索区间的两个端点delta，epsilon分别是自变量和函数值的容许误差9%输出:s，phis分别是近似极小点和极小值，G是nx4矩阵。其第k行分别是a,p,q,b的第k次迭代值[ak,pk,qk,bk]，E=[ds,dphi]，分别是s和phis的误

function[x,val,k]=frcg(fun,gfun,x0)%功能：用共轭梯度法求无约束问题minif(x)%输入：fun,gfun分别是目标函数和梯度，x0是初始点%输出：x,val分别是近似最优点和最优值，k表示迭代次数k=0;maxk=5000;rho=0.6;sigma=0.4;e=1e-6;%精度n=length(x0);while(k<maxk)g=feval(gfun

function[s,phis,k,G,E]=golds(phi,a,b,delta,epsilon)%输入:phi是目标函数，a，b是搜索区间的两个端点delta，epsilon分别是自变量和函数值的容许误差9%输出:s，phis分别是近似极小点和极小值，G是nx4矩阵。其第k行分别是a,p,q,b的第k次迭代值[ak,pk,qk,bk]，E=[ds,dphi]，分别是s和phis的误