% programa de otimização método do gradiente
% máximo decrescimo (steepest-descent-method)
% steepest.m
% Prof. Reyolando Brasil 04/2023
%
clear
clc
%variáveis
% x=variáveis de projeto
% d=vetor direção
% g=vetor gradiente
delta=5e-2; % passo inicial da busca unidimensional
epslon=5e-5; % precisão da busca unidimensional
eps=5e-4; % critério de parada para o método
noc=100; % número máximo de ciclos do método
%
% valores iniciais das variaveis de projeto
%
x=[2;4;10];
g=grad(x); % g = vetor gradiente inicial
for k=1:noc
    d=-g;% d = vetor direção
    [f,alfa]=goldm(x,d,delta,epslon);
    x=x+alfa*d;
    g=grad(x);
    if norm(g) <= eps
        disp('ponto de ótimo')
        disp(x)
        f=obj(x);
        disp('valor ótimo da função objetivo')
        disp(f)
        disp('número de iterações')
        disp(k)
        break
    end
    if k>= noc
        disp('número de ciclos excedido')
    end
end