【Matlab算法】牛顿法（Newton‘s Method）（附MATLAB完整代码）-Toy模板网

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前言

牛顿法 (Newton’s Method) 是一种迭代优化算法，用于求解无约束优化问题中的局部最小值。它通过使用目标函数的二阶导数信息来逼近最优解，并在每次迭代中更新当前估计的最优解。以下是关于牛顿法的详细描述:

初始化参数：选择一个初始点 $x^{(0)}$ 作为优化的起始点。
选优过程:

对于每次迭代 $t$ :
计算目标函数 $f\left(x^{(t)}\right)$ 在当前点 $x^{(t)}$ 处的梯度 $\nabla f\left(x^{(t)}\right)$ 和 Hessian 矩阵 $\nabla^2 f\left(x^{(t)}\right)$ 。
解牛顿方程 $\nabla^2 f\left(x^{(t)}\right) \delta x^{(t)}=-\nabla f\left(x^{(t)}\right)$ ，其中 $\delta x^{(t)}$ 是更新的步长。
更新参数: $x^{(t+1)}=x^{(t)}+\delta x^{(t)}$ 。

停止条件: 检查是否满足停止条件。可能的停止条件包括:

达到预定的迭代次数。
梯度的范数小于某个容许误差。
更新的参数变化小于某个容许误差。

输出结果：输出最终的参数 $x^{(t)}$ ，以及在最优点的目标函数值 $f\left(x^{(t)}\right)$ 。

牛顿法相较于梯度下降法的优点在于:

快速收敛：在一些情况下，牛顿法能够更快地收敛到最优解。
充分利用二阶奮息：通过使用目标函数的二阶导数信息，提供了更多关于函数形状的信息。

然而，牛顿法也有一些缺点:

计算开销大：计算和存储 Hessian 矩阵可能很昂贵，尤其在高维问题中。
可能陷入局部最小值: 由于牛顿法是一个局部优化方法，初始点的选择可能导致陷入局部最小值。

为了解决一些计算开销大的问题，有一些变种的牛顿法，如拟牛顿法 (Quasi-Newton Methods)，其中不需要显式计算 Hessian 矩阵。

正文

使用牛顿法计算目标函数 $f(x)=x(1)^2+x(2)^2-2 x(1) x(2)+\sin (x(1))+$ $\cos (x(2))$ 的过程如下:

初始化参数：选择一个初始点 $x^{(0)}$ 作为优化的起始点。
选代过程:

对于每次迭代 $t$ :
计算目标函数在当前点 $x^{(t)}$ 处的梯度和 Hessian 矩阵。
$\begin{aligned} & \nabla f\left(x^{(t)}\right)=\left[\begin{array}{cc} 2 x_1-2 x_2+\cos \left(x_1\right) \\ 2 x_2-2 x_1-\sin \left(x_2\right) \end{array}\right] \\ & \nabla^2 f\left(x^{(t)}\right)=\left[\begin{array}{cc} 2-\sin \left(x_1\right) & -2 \\ -2 & 2-\cos \left(x_2\right) \end{array}\right] \end{aligned}$
解牛顿方程 $\nabla^2 f\left(x^{(t)}\right) \delta x^{(t)}=-\nabla f\left(x^{(t)}\right)$ ，得到更新的步长 $\delta x^{(t)}$ 。
$\left[\begin{array}{cc} 2-\sin \left(x_1\right) & -2 \\ -2 & 2-\cos \left(x_2\right) \end{array}\right]\left[\begin{array}{l} \delta x_1^{(t)} \\ \delta x_2^{(t)} \end{array}\right]=-\left[\begin{array}{l} 2 x_1-2 x_2+\cos \left(x_1\right) \\ 2 x_2-2 x_1-\sin \left(x_2\right) \end{array}\right]$
更新参数: $x^{(t+1)}=x^{(t)}+\delta x^{(t)}$ 。

停止条件：检查是否满足停止条件。可能的停止条件包括：

达到预定的迭代次数。
・梯度的范数小于某个容许误差。
更新的参数变化小于某个容许误差。

輸出结果: 输出最终的参数 $x^{(t)}$ ，以及在最优点的目标函数值 $f\left(x^{(t)}\right)$ 。

这个过程中的关键步骤是计算梯度和 Hessian 矩阵，然后解牛顿方程以获得更新的步长。牛顿法使用了目标函数的二阶信息，因此在一些情况下，它可能更快地收敛到最优解。但需要注意，牛顿法的计算开销可能很大，尤其是在高维问题中。

代码实现

% 定义目标函数
f = @(x) x(1)^2 + x(2)^2 - 2*x(1)*x(2) + sin(x(1)) + cos(x(2));

% 定义目标函数的梯度
grad_f = @(x) [2*x(1) - 2*x(2) + cos(x(1)); 2*x(2) - 2*x(1) - sin(x(2))];

% 定义目标函数的 Hessian 矩阵
hessian_f = @(x) [2 - sin(x(1)), -2; -2, 2 - cos(x(2))];

% 设置参数
max_iterations = 1000;
tolerance = 1e-6;

% 初始化起始点
x = [0; 0];

% 存储迭代过程中的参数和目标函数值
history_x = zeros(2, max_iterations);
history_f = zeros(1, max_iterations);

% 牛顿法迭代
for iteration = 1:max_iterations
    % 计算梯度和 Hessian 矩阵
    gradient = grad_f(x);
    hessian = hessian_f(x);
    
    % 解牛顿方程并更新参数
    delta_x = -inv(hessian) * gradient;
    x = x + delta_x;
    
    % 存储迭代过程中的参数和目标函数值
    history_x(:, iteration) = x;
    history_f(iteration) = f(x);
    
    % 检查停止条件
    if norm(gradient) < tolerance
        break;
    end
end

% 可视化迭代过程
figure;
subplot(2, 1, 1);
plot(1:iteration, history_x(1, 1:iteration), '-o', 'LineWidth', 1.5);
hold on;
plot(1:iteration, history_x(2, 1:iteration), '-o', 'LineWidth', 1.5);
title('参数迭代过程');
legend('x(1)', 'x(2)');
xlabel('迭代次数');
ylabel('参数值');

subplot(2, 1, 2);
plot(1:iteration, history_f(1:iteration), '-o', 'LineWidth', 1.5);
title('目标函数值迭代过程');
xlabel('迭代次数');
ylabel('目标函数值');

% 显示最终结果
fprintf('最优解: x = [%f, %f]\n', x(1), x(2));
fprintf('f(x)的最优值: %f\n', f(x));
fprintf('迭代次数: %d\n', iteration);