1、原理介绍 作为一种有效的直接搜索技术，Rosenbrock坐标轮换法[1,2]是根据Rosenbrock著名的“香蕉函数”的特点量身定制的，该函数的最小值位于曲线狭窄的山谷中。此外，该方法是一种典型的基于自适应搜索方向集的无导数局部搜索技术。此法于1960年由Rosenbrock提出，它与Hooke-Jeeves模式搜索法有些类似，但比模式搜索更为有效。每次迭代运算分为两部分[3]： 1)

利用python软件编程求解非线性Rosenbrock最优化问题 m i n f ( x , y ) = ( 1 − x ) 2 + 100 ( y − x 2 ) 2 min f(x, y) = (1-x)^{2}+100(y-x^{2})^{2} minf(x,y)=(1−x)2+100(y−x2)2 − 2 ≤ x ≤ 2 -2\leq x \leq 2 −2≤x≤2 − 1 ≤

🌞欢迎来到智能优化算法的世界  🌈博客主页：卿云阁 💌欢迎关注🎉点赞👍收藏⭐️留言📝 🌟本文由卿云阁原创！ 🌠本阶段属于筑基阶段之一，希望各位仙友顺利完成突破 📆首发时间：🌹2021年11月07日🌹 ✉️希望可以和大家一起完成进阶之路！ 🙏作者水平很有限，如果发现错误，请留言轰炸哦！万分感谢！ 目录 0️⃣基本原理 1️⃣基本流程 2️⃣主要步骤 4️⃣代码部分