用MATLAB体现牛顿高斯最优化方法 最优化Goldstein算法确定步长的最速下降法，matlab怎么编

用MATLAB体现牛顿高斯最优化方法

《应用最优化方法及MATLAB实现》系统讲述如何将最优化方法实现为应用软件。系统阐述了各种无约束和带约束优化问题的计算方法和程序实现，内容包括：精确/非精确一维搜索、最速下降法、牛顿/拟牛顿法、共轭梯度法、单纯形法、内点法、积极集法、序列二次规划方法等。书中包含了必要的最优化理论知识，为得到最优化方法并用程序实现做准备。书中给出的许多应用优化技术是我们的最新研究成果，给出的优化程序是以专业编程技巧实现的最优化算法。书中还给出了大量的例子和习题。《应用最优化方法及MATLAB实现》可作为高等院校自动化、控制、系统工程、工业工程、计算机、应用数学、经济、管理、化工、材料、机械、能源等相关专业学生的教材，也可作为有关研究人员和工程技术人员的参考书。

最优化Goldstein算法确定步长的最速下降法，matlab怎么编

1 无约束非线性最优化问题常用算法：梯度法（最速下降法）、共轭梯度法、变尺度法和步长加速法。其中，前三个要用到函数的一阶导数或二阶导数，适用于函数表达式导数存在且求导简单的情况，而步长加速法则相反，适用于函数表达示复杂，甚至无解析表达式，或导数不存在情况。2 约束非线性最优化问题常用算法：按照是否化成无约束问题可分为 可行方向法、制约函数法（外点法和内点法），其中内点法适用于目标函数在可行域外性质复杂情况，外点法则相反。后者根据罚函数或障碍函数的构造不同，又有不同的变形。