复合型法 程序.docx

太原理工大学机械学院机测系课程上机实验报告课 程 名 称： 机械优化设计 班级xxx日 期2012/6/7成绩评定姓名 xxx实验室机械馆图强机房老师签名实验名称用复合形法程序解题所用软件DEV-C+ 5实验目的及内容实验目的：1.掌握并能够建立最优化基本类型问题的数学模型。2.掌握最优化方法的基本概念、基本理论和基本方法，奠定最优化的理论基础。3.能够熟练编制和调试最优化方法的程序，奠定解决实际中的优化问题的基础实验内容：理解复合形法并编写相关程序求其最优解。复合形法程序考核题： 1) 取： 2) 取： 3) 取： 实验原理步骤、实验原理：略实验步骤：1，画流程图，编写程序；2，将目标函数代入；3，编译运行，将结果保存。 1) 取：迭代轮数 k= 34 x( 0)= 0.9949069, 0.9911837, f( 0)= 1.0102899x( 1)= 0.9960168, 1.0013936, f( 1)= 1.0079842x( 2)= 0.9962051, 1.0033725, f( 2)= 1.0076155x( 3)= 0.9953445, 1.0029982, f( 3)= 1.0093417最低和最高顶点号： L= 2, H= 0复合形顶点值均方差： 0.001602164迭代轮数 k= 35 x( 0)= 0.9959325, 1.0035147, f( 0)= 1.0081638x( 1)= 0.9960168, 1.0013936, f( 1)= 1.0079842x( 2)= 0.9962051, 1.0033725, f( 2)= 1.0076155x( 3)= 0.9953445, 1.0029982, f( 3)= 1.0093417 最低和最高顶点号： L= 2, H= 3复合形顶点值均方差： 0.000924146*复合形法优化最优点及目标函数值为：x( *)= 0.9962051, 1.0033725, f( *)= 1.0076155迭代精度： 0.000924146本次优化最终迭代次数为： 35 2) 取：迭代轮数 k= 33 x( 0)= 3.0053454, 1.7288957, f( 0)= -0.9945421x( 1)= 2.9991673, 1.7301840, f( 1)= -0.9967700x( 2)= 3.0011276, 1.7309552, f( 2)= -0.9981034x( 3)= 2.9998686, 1.7308602, f( 3)= -0.9979392最低和最高顶点号： L= 2, H= 0复合形顶点值均方差： 0.001903181迭代轮数 k= 34 x( 0)= 2.9991947, 1.7309542, f( 0)= -0.9981017x( 1)= 2.9991673, 1.7301840, f( 1)= -0.9967700x( 2)= 3.0011276, 1.7309552, f( 2)= -0.9981034x( 3)= 2.9998686, 1.7308602, f( 3)= -0.9979392最低和最高顶点号： L= 2, H= 1复合形顶点值均方差： 0.000671761*复合形法优化最优点及目标函数值为： x( *)= 3.0011276, 1.7309552, f( *)= -0.9981034迭代精度： 0.000671761本次优化最终迭代次数为： 34算法程序实现/*复合形法求仅有不等式的非线性最优化问题*/#include #include #include #include #define N 2 /*给出优化问题的维数N*/#define K 4 /*给出复合形法顶点数K*/#define N1 5 /*给出约束方程个数K*/#define E 0.0000001 /*复合形法迭代精度*/#define NM 500 /*寻找初始复合形的最大次数*/FILE *fp;char outname50=复合形法计算结果.txt; /*输出文件名*/int H=0,L=0; /*H，L-复合形顶点最大和最小值顶点号*/double fK; /*本程序顶点值从f0开始*/struct double x1N; /* double x2; 改为数组方式*/TpointK,xc,xr; /*Tpoint存放K个点的坐标，xc,xr分别为 中心点和影射点坐标*/*目标函数子程序*/double function(double x)double zhi;zhi=-x0*x1*x1;return(zhi);/*约束条件子程序*/int strain(double x)int i,fin=1;double gN1; g0=x0;g1=x1;g2=20-x0;g3=20-x1;g4=200-(3*x0+2*x1)*x1;for(i=0;iN1;i+)if(gi0.)fin=0;break;return(fin);/*初始可行点产生区间*/void startab(double a,double b)a0=-10.0;b0=10.0;a1=-10.0;b1=10.0;return;/*以上为修改部分*/*输出当前迭代点坐标及目标函数值*/double xfout(double x,int m)int j;double f;f=function(x);fprintf(fp, x(%3d)=,m);for(j=0;jN-1;j+)fprintf(fp,%15.7lf,xj);fprintf(fp,%15.7lf, f(%3d)=%15.7lfn,xN-1,m,f);return f;/*初始复合形*/int startfhx(double a,double b,int num)int i,i1,iw,kk=0;int j,j1,m,fh1=1;double sum2N,sum3,delt1=0.01;double alf,r;srand( (unsigned)time( NULL ) ); /*种子函数*/do /*自动产生第一个可行点*/for(i=0;inum)printf(找不到初始可行点，可能初始区间不合适！n);fh1=2;return(fh1);while(iw=0);for(j=1;jK;j+) /*产生其余个可行点*/dosum3=1.;for(i=0;iN;i+)r=rand()/32767.; /*直接调用函数产生随机数*/Tpointj.x1i=ai+r*(bi-ai);iw=strain(Tpointj.x1);if(iw=0)m=j;for(i1=0;i1N;i1+)sum2i1=0.;for(i1=0;i1N;i1+) /*求前j-1个顶点中心*/for(j1=0;j1m;j1+)sum2i1+=Tpointj1.x1i1;for(j1=0;j1N;j1+)xc.x1j1=sum2j1/m; alf=0.5;do /*求中心的映射点*/for(i=0;iN;i+)Tpointm.x1i=xc.x1i+alf*(Tpointm.x1i-xc.x1i);sum3=0.;for(i1=0;i1delt1);while(sum3delt1);return(fh1);void suan() /*计算值并找出最好点和最差点*/double max,min;int i;for(i=0;iK;i+)fi=function(Tpointi.x1);max=f0;min=f0;H=0;L=0;for(i=1;imax) max=fi;H=i; else if(fimin) min=fi; L=i; return;void suan1() /*找出次坏点*/double min; int i,ih;min=fL;ih=0;for(i=0;imin) min=fi;ih=i;H=ih;return;double panbie() /*检验迭代终止条件*/double sum=0.0,temp;int i;for(i=0;iK;i+)sum+=(fi-fL)*(fi-fL);temp=sqrt(sum/K);return(temp);int newfhx(double a,double b)int i,j,fh1=1,chd=0;double sum1N;double alfa; /*映射系数*/doalfa=1.3;for(j=0;jN;j+)sum1j=0.0;for(i=0;iK;i+)if(i=H)continueelsefor(j=0;jN;j+)sum1j+=Tpointi.x1j;for(j=0;jN;j+)xc.x1j=sum1j/(K-1); if(!(strain(xc.x1)printf(xc is wrong非凸集n);fh1=3;for(i=0;iN;i+)ai=TpointL.x1i;bi=xc.x1i;return(fh1);for(j=0;j=function(TpointH.x1)alfa=alfa*0.5;for(j=0;jN;j+)xr.x1j=xc.x1j+alfa*(xc.x1j-TpointH.x1j); if(alfaE)if(chd=0)suan1(); /*寻找次坏点*/alfa=1.3;chd=1;break;elsereturn(4); while(chd=1);for(j=0;jN;j+)TpointH.x1j=xr.x1j; /*/return(fh1);main()int i,val1,val2,dds,nmax;double aN,bN,fv; nmax=NM; fp=fopen(outname,w);fprintf(fp,*复合形法计算结果*nn); startab(a,b);fprintf(fp,本次优化的上下限为：n);fprintf(fp, a=); for(i=0;iN-1;i+)fprintf(fp,%8.3f,ai);fprintf(fp,%8.3fn,aN-1); fprintf(fp, b=); for(i=0;iN-1;i+) fprintf(fp,%8.3f,bi);fprintf(fp,%8.3fn,bN-1); doval2=1;dds=1;val1=startfhx(a,b,nmax);if(val1=2)fprintf(fp,找不到初始可行点，可能初始区间不合适！n); elsefprintf(fp,初始复合形各顶点坐标及函数值：n);for(i=0;iE)val2=newfhx(a,b);if(val2=3)fprintf(fp,该优化问题可行域为非凸集，);fprintf(fp,重新给出优化的上下限为：n);fprintf(fp,a=); for(i=0;iN-1;i+)fprintf(fp,%8.3f,ai);fprintf(fp,%8.3fn,aN-1); fprintf(fp,b=); for(i=0;iN-1;i+)fprintf(fp,%8.3f,bi);fprintf(fp,%8.3fn,bN-1);break; suan();fprintf(fp,迭代轮数 k=%3d n,dds);for(i=0;iK;i+) fv=xfout(Tpointi.x1,i);fprintf(fp, 最低和最高顶点号： L=%2d, H=%2dn,L,H);fprintf(fp,复合形顶点值均方差：%15.9lfnn,panbie();dds+;while(val2=3&val1!=2);if(val2=4)fprintf(fp,对次坏点的影射仍然无法找到下一个);fprintf(fp,复合形顶点，计算终止。n);elseif(val1!=2)fprintf(fp,n*n);fprintf(fp,复合形法优化最优点及目标函数值为：n);