用python代码实现梯度下降法求解无约束非线性规划问题 minf(x) = (x1-2)^4 + (x1 - 2x2)^2,初始点选取x0 = (0,3),终止误差为0.1
时间: 2024-12-17 14:48:00 浏览: 100
在Python中,我们可以使用scipy库中的optimize模块来实现梯度下降法求解无约束非线性优化问题。首先,我们需要编写函数表示目标函数f(x),以及计算梯度∇f(x)。以下是代码示例:
```python
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize
def objective_function(x):
x1, x2 = x
return (x1 - 2)**4 + (x1 - 2 * x2)**2
def gradient_function(x):
x1, x2 = x
grad = np.array([4 * (x1 - 2)**3 - 4 * (x1 - 2 * x2), -4 * (x1 - 2 * x2)])
return grad
# 初始点
x0 = np.array([0, 3])
# 终止误差
tol = 0.1
# 设置最大迭代次数
max_iter = 1000
res = minimize(objective_function, x0, method='CG', jac=gradient_function, tol=tol, options={'maxiter': max_iter})
solution = res.x
termination_status = res.status
print(f"最小值: {objective_function(solution)}")
print(f"最优解: {solution}")
print(f"收敛状态: {termination_status}")
```
在这个例子中,我们使用了'CG'方法(Conjugate Gradient,共轭梯度法),它是一种快速解决无约束最优化问题的方法。设置`maxiter`选项是为了限制算法的最大迭代次数,如果达到这个次数还没有找到满足误差条件的解,则算法停止。
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