最优化 瞎子爬山法_瞎子爬山与最优化方法

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最优化上机作业

一．爬山法

爬山法是指经过评价当前的问题状态后,限于条件,不是去缩小,而是去增加这一状态与目标状态的差异,经过迂回前进,最终达到解决问题的总目标。就如同爬山一样,为了到达山顶,有时不得不先上矮山顶,然后再下来，这样翻越一个个的小山头,直到最终达到山顶。可以说,爬山法是一种“以退为进”的方法,往往具有“退一步进两步”的作用,后退乃是为了更有效地前进。爬山法也叫逐个修改法、瞎子摸象法或k-means法。

二．目标函数

f(x)=(x-2)^2-1 三．定义域

x∈ [0，4] 四．程序目的用爬山法在定义域内找到函数f(x)的最小值

五．具体方法

在定义域内先随机找一个点x,再另外找一点x1,比较两个函数值的大小。选择最小的函数值对应的点，再继续找下一点，进行比较。如此循环下去，直到找到函数的最小值及对应的点。六．程序代码

#include #include double f(double);main(){ double c=0,n=0.1;while(n

if(f(c)>f(n))

c=n;

n=n+0.1;} printf(“the c=%fn”,c);printf(“the min=%fn”,f(c));} double f(double x){ double y;y=(x-2)*(x-2)-1;return y;}

六．程序结果

七．心得体会

在本次上机中，发现大一所学早已忘却，这导致我的上机作业完成的磕磕绊绊。但基本都是让人容易忽略的小错误，有时候为了检查一个错误，不得不仔细查看每一个标点。本来觉得不是很复杂的程序，但是结果却经常不尽人意。“纸上得来终觉浅”，在以后的学习中，要经常练习上机。