首页import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import fmin,fminbound lamda=2 def f(x): return x def p(x): return (2-x)**2 def f_p(x): return x+lamda*p(x) #start x0=np.array([1]) c=10 e=1e-6 k=1 while p(x0)>=e: x0=fmin(f_p,x0) print(p(x0),x0,lamda) lamda*=c

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import fmin,fminbound lamda=2 def f(x): return x def p(x): return (2-x)**2 def f_p(x): return x+lamdap(x) #start x0=np.array([1]) c=10 e=1e-6 k=1 while p(x0)>=e: x0=fmin(f_p,x0) print(p(x0),x0,lamda) lamda=c

时间: 2024-04-04 10:33:58 浏览: 176

这段代码实现了使用惩罚函数法求解无约束优化问题的过程。具体步骤如下： 1. 定义目标函数f(x)，惩罚函数p(x)，以及带惩罚项的函数f_p(x)。 2. 初始化起始点x0，以及一些参数c和e，c用于控制惩罚函数的增长速度，e用于控制收敛精度。 3. 当惩罚函数的值大于等于e时，重复以下步骤： a. 使用fmin函数求解带惩罚项的优化问题，得到最优解x0。 b. 输出当前惩罚函数的值、最优解x0以及当前惩罚系数lamda。 c. 更新惩罚系数lamda。 4. 输出最终的最优解。需要注意的是，这段代码中的目标函数和惩罚函数都比较简单，实际应用中需要根据具体问题进行定义。另外，惩罚函数的增长速度需要适当调整，否则可能会导致算法无法收敛。

阅读全文