MATLAB-fminsearch函数的使用 fminsearch函数用来求解多维无约束的线性优化问题
用derivative-free的方法找到多变量无约束函数的最小值 语法 x = fminsearch(fun,x0) x = fminsearch(fun,x0,options) [x,fval] = fminsearch(...) [x,fval,exitflag] = fminsearch(...) [x,fval,exitflag,output] = fminsearch(...) 解释 fminsearch能够从一个初始值开始,找到一个标量函数的最小值。通常被称为无约束非线性优化 x = fminsearch(fun,x0) 从x0开始,找到函数fun中的局部最小值x,x0可以是标量,向量,矩阵。fun是一个函数句柄 x = fminsearch(fun,x0,options) 以优化参数指定的结构最小化函数,可以用optimset函数定义这些参数。(见matlab help) [x,fval] = fminsearch(...)返回在结果x出的目标函数的函数值 [x,fval,exitflag] = fminsearch(...) 返回exitflag值来表示fminsearch退出的条件: 1--函数找到结果x 0--函数最大功能评价次数达到,或者是迭代次数达到 -1--算法由外部函数结束 [x,fval,exitflag,output] = fminsearch(...) 返回一个结构输出output,包含最优化函数的信息:output.algorithm 使用的优化算法 另外 fun是需要最小化的函数,他的输入为input,输出为标量f,目标函数在x上作出估计,函数可以为M文件的一个句柄函数(当是M文件时,用单引号括起文件名): functionx = fminsearch(@myfun, x0) 这里function f = myfun(x) f = ... 其自变量为x 或者直接写出 asx = fminsearch(@(x)sin(x^2), x0); 例子 例1:一个典型的测试就是求多维the Rosenbrock banana function函数的最小值,其最小值在(1,1),其值为0. 一般开始迭代在(-1.2,1). 这里定义一个句柄函数banana = @(x)100*(x(2)-x(1)^2)^2+(1-x(1))^2;将这个函数传递给fminsearch为x,fval] = fminsearch(banana,[-1.2, 1])。结果 x = 1.0000 1.0000
fval = 8.1777e-010 说明函数在x处有近似于0的最小值,且估计结果有四位小数 例2: 如果fun是有参数的,那么可以定义个匿名函数去获得独立的参数,例如,若果需要估计的函数为 function f = myfun(x,a) f = x(1)^2 + a*x(2)^2 因为myfun中有一个位置参数a,所以不能直接传给fminsearch中。所以需要最优化具体的a,例如a = 1.5 首先定义 a = 1.5; 然后x = fminsearch(@(x) myfun(x,a),[0,1]) for a specific value of a, such as a = 1.5.Assign the value to a. a = 1.5; % define parameter firstCall fminsearch with a 例3 我们可以将例1中的banana函数改变一下,这样最小值点改变到了[a,a^2]. 对于一个特定的a,如a=sqrt(2),我们可以如下做 a = sqrt(2); banana = @(x)100*(x(2)-x(1)^2)^2+(a-x(1))^2; 然后[x,fval] = fminsearch(banana, [-1.2, 1], optimset('TolX',1e-8)); 则可以找到一个比默认值准确度高的x,使[sqrt(2), 2] 为最小值 算法 fminsearch使用单纯型法,这是一种不会使用数值或者梯度分析的直接的方法 假如x的长度为n,那么会有n+1个顶点,两维空间中,单纯型是三角形,三维空间,他是一个锥形。搜索的每一步中,都会产生离当前单纯型比较近的点,在新的点上的函数值回合单纯型各个顶点上的值比较,一般都会有一个定点被替代,产生一个新的单纯型,重复步骤,直到单纯型的大小小于阈值。 限制 fminsearch可以处理不连续的问题,如果得不到全局最优,则其会得到局部最优 它只能最小化时数,复数并不在其能力范围之内,且f(x)的返回值也必须是时数,如果x为复数,则其必须分解为实部和虚部两部分。 我们可以稍微对进行一些变换,就可实现利用fminsearch进行参数估计。 例如,原始信号发生器模型为:Z=3*exp(-0.4*x)+12*exp(-3.2*x); 假设有两个参数我们未知,即我们要进行参数估计的模型为 z=a(1)*exp(a(2)*x)+a(3)*exp(a(4)*x); 下面我们只需采用以下代码就可以实现上述参数的估计。 x=[0:0.2:4]'; Z=3*exp(-0.4*x)+12*exp(-3.2*x); c=[1 1 1 1]; options=optimset('fminsearch'); options.TolX=0.001; options.Display='off'; [a,sfval,sexit,soutput]=fminsearch(@fun,c,options,x,Z) 函数定义为: function E=fun(a,x,Z) z=a(1)*exp(a(2)*x)+a(3)*exp(a(4)*x); E=sum((Z-z).^2); 结果为: a = 3.0004 -0.4001 11.9994 -3.2000 sfval = 1.5099e-007 sexit = 1 soutput = iterations: 190 funcCount: 322 algorithm: 'Nelder-Mead simplex direct search'
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来自: nizhonglian > 《matlab仿真中遇到的问题》