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求解非線性最小二乘法 Eigen

 mscdj 2018-01-16
  1. // 利用Eigen 求解非線性最小二乘;  
  1. // 示例：<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">y = 10*(x0+3)^2 + (x1-5)^2</span><pre name="code" class="html"><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">#include "math.h"</span>  


  1. #include "iostream"  
  2. #include "vector"  
  3. #include "list"  
  4.   
  5. using namespace std;  
  6.   
  7. #include "Eigen/Dense"  
  8. #include "Eigen/Core"  
  9. #include <unsupported/Eigen/NonLinearOptimization>  
  10. #include <unsupported/Eigen/NumericalDiff>  
  11.   
  12. using namespace Eigen;  









  1. // Generic functor  
  2. template<typename _Scalar, int NX = Eigen::Dynamic, int NY = Eigen::Dynamic>  
  3. struct Functor  
  4. {  
  5.     typedef _Scalar Scalar;  
  6.     enum {  
  7.         InputsAtCompileTime = NX,  
  8.         ValuesAtCompileTime = NY  
  9.     };  
  10.     typedef Eigen::Matrix<Scalar,InputsAtCompileTime,1> InputType;  
  11.     typedef Eigen::Matrix<Scalar,ValuesAtCompileTime,1> ValueType;  
  12.     typedef Eigen::Matrix<Scalar,ValuesAtCompileTime,InputsAtCompileTime> JacobianType;  
  13.   
  14.     int m_inputs, m_values;  
  15.   
  16.     Functor() : m_inputs(InputsAtCompileTime), m_values(ValuesAtCompileTime) {}  
  17.     Functor(int inputs, int values) : m_inputs(inputs), m_values(values) {}  
  18.   
  19.     int inputs() const { return m_inputs; }  
  20.     int values() const { return m_values; }  
  21.   
  22. };  









  1. struct my_functor : Functor<double>  
  2. {  
  3.     // 輸出個數(shù)必須大于輸入個數(shù), 故用2不用1;  
  4.     my_functor(void): Functor<double>(2, 2) {}  
  5.     int operator()(const Eigen::VectorXd &x, Eigen::VectorXd &fvec) const  
  6.     {  
  7.         // Implement y = 10*(x0+3)^2 + (x1-5)^2  
  8.         fvec(0) = 10.0*pow(x(0)+3.0,2) +  pow(x(1)-5.0,2);  
  9.         fvec(1) = 0;  
  10.   
  11.         return 0;  
  12.     }  
  13. };  



  1. int main(int argc, char *argv[])  
  2. {  
  3.     Eigen::VectorXd x(2);  
  4.     x(0) = 1.0;  
  5.     x(1) = 3.0;  
  6.   
  7.     my_functor functor;  
  8.     Eigen::NumericalDiff<my_functor> numDiff(functor);  
  9.     Eigen::LevenbergMarquardt<Eigen::NumericalDiff<my_functor>,double> lm(numDiff);  
  10.   
  11.     Eigen::VectorXd y(2);  
  12.     functor.operator()(x, y);  
  13.   
  14.     std::cout << "x first input: \n" << x << std::endl;  
  15.     std::cout<<"y first outpout: \n" << y << std::endl;  
  16.   
  17.     lm.parameters.maxfev = 1000;  
  18.     lm.parameters.xtol = 1.0e-8;  
  19.   
  20.     int iRet = lm.minimize(x);  
  21.     std::cout << "迭代次數(shù)：\n"<<lm.iter << std::endl;  
  22.     std::cout << "計算標志：\n" << iRet << std::endl;  
  23.   
  24.     std::cout << "x finnal: \n" << x << std::endl;  
  25.   
  26.     functor.operator()(x, y);  
  27.     std::cout<<"y outpout((minimized): \n" << y << std::endl;  
  28.   
  29.     return 0;  
  30. }  





// 最終看到輸出了x = [-3.0, 5.0]. 使得目標最小!






                                    		
                                

                            
                        

                    




                

                

                    
                    
                        

                            
                                
    
                                		
                        
    
                        
                
    
                
    
                
                
                
    
                
    


                

                
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