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最优化算法-割线法

时间:2017-09-16 17:14:35      阅读:242      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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割线法获取极值,参考Edwin《最优化导论》第四版 7.6章节,算法采用go语言实现。

/*****************************************
 * FileName  : cut_search.go
 * Author    : fredric
 * Date      : 2017.09.01
 * Note      : 割线法算法
 * History   :
*****************************************/
package search 

import(
    "fmt"
)

func _get_func_value(x float64) float64 {

    result := x*x*x - 12.2 * x * x + 7.45 * x + 42.0

    //fmt.Println(result)
    
    return result

}


func DoCutSearch() {
        
    //割线方法与牛顿法的区别主要是避免求解函数的二阶导数,而是用下属替代公式:
    //f‘(xk) - f‘(xk-1) / xk - xk-1

    //此时x k + 1的公式如下:
    //x k + 1 = g(xk)* xk-1 - g(xk-1)*xk / g(xk) - g(xk-1)

    //此时我们用割线法求取g(x) = 0的解,在实际应用中g(x)就是f(x)的一阶导数

    //求解函数g(x) = x^3 - 12.2*x2 + 7.45 * x + 42 = 0
    // x(-1) = 13
    // x(0)  = 12



    //割线的初始值是如何确定的??
    
    x0 := 13.0
    x1 := 12.0

    x2 := (_get_func_value(x1) * x0 - _get_func_value(x0) * x1 )/ (_get_func_value(x1) - _get_func_value(x0))

    fmt.Println(x2)

}

 

最优化算法-割线法

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原文地址:http://www.cnblogs.com/Fredric-2013/p/7531622.html

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