用matlab優(yōu)化工具箱解線性規(guī)劃-文庫吧資料
2025-07-30 02:20本頁面
【正文】 的極值. 顯然其解為x1 = b1/2a11 = 50, x2 = b2/2a22 = 70,我們把它作為原問題的初始值.模型求解: function f = fun(x) y1=((100x(1) *x(2))(30*exp(*x(1))+20))*x(1)。NelderMead simplex direct search39。100*(x(2)x(1)^2)^2+(1x(1))^239。solution39。o39。start point39。)。 mesh(x,y,z)2. 畫出Rosenbrock 函數(shù)的等高線圖,輸入命令： contour(x,y,z,20) hold on plot(,2,39。 y=fun1(x)運(yùn)行結(jié)果: x= y = 例4 Rosenbrock 函數(shù) f（x1，x2）=100（x2x12）2+(1x1)2 的最優(yōu)解（極小）為x*=（1，1），極小值為f*= 不同算法（搜索方向和步長搜索）求數(shù)值最優(yōu)解. 初值選為x0=（ , 2）.1. 為獲得直觀認(rèn)識，先畫出Rosenbrock 函數(shù)的三維圖形, 輸入以下命令： [x,y]=meshgrid(2::2,1::3)。 : x0 = [1, 1]。 xmax=x fmax=fval運(yùn)算結(jié)果為: xmax = ,fmax =,最大容積為2立方米.多元函數(shù)無約束優(yōu)化問題標(biāo)準(zhǔn)型為：min F(X)命令格式為:（1）x= fminunc（fun,X0 ）；或x=fminsearch（fun,X0 ）（2）x= fminunc（fun,X0 ，options）； 或x=fminsearch（fun,X0 ，options）（3）[x，fval]= fminunc（...）； 或[x，fval]= fminsearch（...）（4）[x，fval，exitflag]= fminunc（...）； 或[x，fval，exitflag]= fminsearch（5）[x，fval，exitflag，output]= fminunc（...）； 或[x，fval，exitflag，output]= fminsearch（...）說明:? fminsearch是用單純形法尋優(yōu). fminunc的算法見以下幾點(diǎn)說明：[1] fminunc為無約束優(yōu)化提供了大型優(yōu)化和中型優(yōu)化算法。fun039。 [xmax,ymax]=fminbnd (f1, 0,8)運(yùn)行結(jié)果： xmin = ymin = xmax = ymax = 例2 對邊長為3米的正方形鐵板，在四個(gè)角剪去相等的正方形以制成方形無蓋水槽，問如何剪法使水槽的容積最大？解: function f=fun0(x) f=(32*x).^2*x。 %作圖語句 [xmin,ymin]=fminbnd (f, 0,8) f1=39。2*exp(x).*sin(x)39。 函數(shù)fminbnd的算法基于黃金分割法和二次插值法，它要求目標(biāo)函數(shù)必須是連續(xù)函數(shù)，并可能只給出局部最優(yōu)解。取值為’final’時(shí),’final’.(2) MaxFunEvals: 允許進(jìn)行函數(shù)評價(jià)的最大次數(shù),取值為正整數(shù).(3) MaxIter: 允許進(jìn)行迭代的最大次數(shù),取值為正整數(shù)控制參數(shù)options可以通過函數(shù)optimset創(chuàng)建或修改。Matlab優(yōu)化工具箱簡介使用優(yōu)化函數(shù)或優(yōu)化工具箱中其它優(yōu)化函數(shù)時(shí), 輸入變量見下表:3. 優(yōu)化函數(shù)的輸出變量下表:4
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