最优化算法-斐波那契数列搜索

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* FileName  : fibonacci_search.go
* Author    : fredric
* Date      : 2017.09.01
* Note      : 斐波那契数列搜索算法
* History   :
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package search

import(
"fmt"
)

func _get_fibonacci(i int) int{

if i == 1 {
return 1
}else if i == 2{
return 2
}else{
return _get_fibonacci(i - 1) + _get_fibonacci(i - 2)
}
}

func _test_func(x float64) float64 {
return x*x*x*x - 14*x*x*x + 60*x*x - 70*x
}

func _test_func_01(x float64) float64 {
return (x - 1) * (x - 1)
}

/*
* 基于黄金分割的思路对分割的比例系数p进行优化
* p采用斐波那契数列，即
* p1 = 1 - FN/FN+1
* p2 = 1 - FN-1/FN
* ...
* PN = 1 - F1/F2
* 总的压缩比：p1*p2*..pN = 1/FN+1
* 因此 F N+1 需要能够满足压缩比
*/
func DoFibonnaciSearch(){

fmt.Println("DoFibonnaciSearch")

//最小区间为0.2
//此时需要斐波那契的压缩比 1 + 2e/F N + 1 <= 最小区间长度／初始长度
//取e是一个很小的整数，如0.05
//则N等于第五次迭代可以满足要求

a0 := 0.0
b0 := 2.0
p  := 0.0

delta := 0.05 //最后一次增加一个小整数做偏移

for i := 5; i >=1; i-- {

if i != 1 {

fmt.Printf("a0 = %f, b0 = %f \n", a0, b0)

//获取斐波那契数列
p1 := _get_fibonacci(i)
p0 := _get_fibonacci(i - 1)

p = 1 - float64(p0)/float64(p1)

a1 := a0 + p * (b0 - a0)
b1 := a0 + (1 - p) * (b0 - a0)

f_a1 := _test_func_01(a1)
f_b1 := _test_func_01(b1)

if f_b1 > f_a1 {
b0 = b1
}else{
a0 = a1
}

fmt.Printf("a1 = %f, b1 = %f f_a1 = %f, f_b1 = %f p = %f\n", a1, b1, f_a1, f_b1, p)

}else{

a1 := a0 + (1/2 - delta) * (b0 - a0)
b1 := a0 + (1/2 - delta) * (b0 - a0)

f_a1 := (a1 - 1) * (a1 - 1)
f_b1 := (b1 - 1) * (b1 - 1)

if f_b1 > f_a1 {
b0 = b1
}else{
a0 = a1
}
}
}//for i := 5; i >=1; i-- {

fmt.Printf("a0 = %f, b0 = %f", a0, b0)
}