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?? mulgxf2.m

?? 為求解大規模TSP 問題,提出了并行人工免疫系統的塔式主從模型( Towerlike Master2Slave Model , TMSM) ,和基于TMSM的并行免疫記憶克隆選擇算法(Paralle
?? M
字號:
function [r,m]=mulGXF2(F,x0,x1,eps)
format long;
if nargin==3
    eps=1.0e-4;
end

x0 = transpose(x0);
x1 = transpose(x1);
n = length(x0);
fx = subs(F,findsym(F),x0);
fx1 = subs(F,findsym(F),x1);
h = x0 - x1;
J = zeros(n,n);
xt = x1;
xt(1) = x0(1);
J(:,1) = (subs(F,findsym(F),xt)-subs(F,findsym(F),x1))/h(1);
for i=2:n
    xt = x1;
    xt(1:i) = x0(1:i);
    xt_m = x1;
    xt_m(1:i-1) = x0(1:i-1);
    J(:,i) = (subs(F,findsym(F),xt)-subs(F,findsym(F),xt_m))/h(i);
end
r=x1-inv(J)*fx1;
m=1;
tol=1;
while tol>eps    
    x0 = x1;
    x1 = r;
    fx = subs(F,findsym(F),x0);
    fx1 = subs(F,findsym(F),x1);
    h = x0 - x1;
    J = zeros(n,n);
    xt = x1;
    xt(1) = x0(1);
    J(:,1) = (subs(F,findsym(F),xt)-subs(F,findsym(F),x1))/h(1);
    for i=2:n
        xt = x1;
        xt(1:i) = x0(1:i);
        xt_m = x1;
        xt_m(1:i-1) = x0(1:i-1);
        J(:,i) = (subs(F,findsym(F),xt)-subs(F,findsym(F),xt_m))/h(i);
    end    
    r=x1-inv(J)*fx1;    
    tol=norm(r-x1);
    m=m+1;
    if(m>100000)                                              %迭代步數控制
        disp('迭代步數太多,可能不收斂!');
        return;
    end
end
format short;

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