phr.m

Lagrange乘子法 用于解约束最优化问题

function PHR()
global lumda sigma  l m;
x=[2 1];            %初始点
l=1;                %等式
m=1;                %不等式
lumda=1;            %乘子向量
sigma=10;            %初始罚因子
g=2;                %放大系数
eps=1e-32;          %控制误差
sita=0.5;           %常数
temp=terminate(x);  %终止函数
while 1
    x=fminsearch(@M, x);       %对M求最优解
    fai=terminate(x);
    if fai<eps
        break;
    end
    if temp<eps
        break;
    end
    if fai/temp>=sita
        sigma=g*sigma;
    end
    temp=fai;
    c=confun(x);
    for i=1:l                                   %乘子迭代
        lumda(i)=lumda(i)-sigma*c(i);
    end
    for i=(l+1):m
        if (lumda(i)-sigma*c(i))>=0
            lumda(i)=lumda(i)-sigma*c(i);
        else
            lumda(i)=0;
        end
    end
end
opt=x;
disp('The optimum solution is : ');
disp(opt);
disp('The optimum value is: ');
disp(fun(opt));