Armijo算法的实现：
functionMK=armijo(fun，xk，rho，sigma，gk ) )。
assert(rho0rho1)；
assert(sigma0sigma0.5；
mk=0； max_mk=100；
while mk=max_mk
x=xk - rho^mk * gk；
ifeval(fun，x ) ifeval(fun，xk )- sigma * rho^mk *欢呼承诺(gk ) ) 2
黑；
结束
mk=mk 1；
结束
返回； 实现最速下降法：
function [opt_x，opt_f，k]=grad_descent(fun_obj，fun_grad，x0 ) ]
max_iter=5000； % max number of iterations
% Armijo parameters
rho=0.5； sigma=0.2；
% initialization
k=0； xk=x0；
while k max_iter
k=k 1；
GK=feval(fun_grad，xk )； % gradient vector
dk=-1 * gk； % search direction
if欢喜的约定(dk )大方的裙子/p break；
结束
yk=feval(fun_obj，xk )；
frintf('#ITER=)、xk=%.5f、f=%.5f(n )、k、xk、yk )；
MK=armijo(fun_obj，xk，rho，sigma，gk )；
xk=xk rho^mk * dk；
结束
fprintf--------n '；
if k==max_iter
fprintf (可编程的！ n '；
else
可编程解决方案！ n '；
结束
% record results
opt_x=xk；
opt_f=feval(fun_obj，xk )；
返回；