梯度搜索法matlab编程（S-P模型优选参数）

matlab中，梯度搜索法的编程
程序框图及相关数据如下：

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取步长因子P=0。5，参数增量（步长）Q=0。01，步长因子修正系数α=Q1=0.25，收敛精度ε=Q2=0。001，参数初值K1=0。01，K2=0。05
得到优选的K1 K2
因为本人没有学习过软件和编程所以对于我来说挺难的，一脸懵 想情帮忙完成一下，是计算参考的一个例题，但是书中没有编码程序看不懂。
第一次来到这个平台，谢谢大家~可以有赏，或者请喝奶茶都可以的！（不知道这个能不能说，不能说我删掉）

我可以给出实现S-P模型参数优化的代码示例，但在此之前我们需要先了解梯度搜索法的基本思想和步骤：

梯度搜索法的基本思想是按照负梯度方向迭代搜索，通过不断迭代更新参数，直到找到函数极小值。具体步骤如下：

  1. 设定初始参数值和参数更新的步长。

  2. 计算目标函数的梯度。

  3. 沿梯度的负方向走一步，并更新参数的值。

  4. 如果更新后的函数值仍然比之前要小，则继续迭代，否则输出当前的参数值作为最优解。

  5. 判断是否达到收敛条件，如果是则停止迭代。

下面是可以参考的S-P模型参数优化代码示例：

% 定义目标函数
obj_fun = @(K) S_P_model(K(1), K(2), data); 
% data是已知的实验数据

% 定义初始参数值和步长
P = 0.5;
Q = 0.01;
alpha_Q1 = 0.25;
epsilon_Q2 = 0.001;
K = [0.01, 0.05];

% 开始迭代
while true
    % 计算梯度
    grad = gradient(obj_fun, K);

    % 沿负梯度方向走一步，并更新参数值
    K_new = K - Q * grad';

    % 判断是否更新成功
    if obj_fun(K_new) < obj_fun(K)
        % 成功则更新步长并继续迭代
        Q = Q * alpha_Q1;
        K = K_new;
    else
        % 不成功则缩小步长
        Q = Q / alpha_Q1;
    end

    % 判断是否达到收敛条件
    if norm(grad) < epsilon_Q2
        break;
    end
end

% 输出最优解
fprintf('Optimal K1 = %f, K2 = %f\n', K(1), K(2));

需要注意的是，S_P_model是自定义的S-P模型函数，需要根据具体问题来编写实现。这里使用了Matlab自带的gradient函数来计算梯度，norm函数来计算向量的模长。另外，本代码示例只是梯度搜索法的一种实现方法，仍有优化的空间，可以根据具体问题进行调整。