優(yōu)化模型與matlab優(yōu)化工具箱-在線瀏覽
2025-03-17 11:56本頁面
【正文】 adpausefopt3=optimset(39。,1e1,39。,1e1)。x,f,exitf,output,grad算法選擇： LargeScale3次多項(xiàng)式插值LineSearchType=39?；旌?2,cubicpoly39。=（ DFP算法）HessUpdate‘gillmurray’（ gillmurray算法）HessUpdate‘steepdesc’（ 最速下降算法）搜索方向的算法選擇 計(jì)算結(jié)果 方向 步長 最優(yōu)解 x 最優(yōu)值 f n BFGS 2,3次 ( ) 165 DFP 2,3次 ( ) 165 steep 3次 (+000 +000) +000 1002精確解： x=y=1, f(x,y)=0采用分析梯度GradObj=39。無約束優(yōu)化 :梯度函數(shù) ：利用分析梯度 可能 改進(jìn)算法的性能改變初始值 由一個(gè)初值出發(fā)通常得到局部最優(yōu)解，如果函數(shù)存在多個(gè)局部最優(yōu)，只有改變初值，對(duì)局部最優(yōu)進(jìn)行比較，才有可能得到全局最優(yōu)解。（詳細(xì)用法請(qǐng)查閱 help文檔）高度非線性、不連續(xù)時(shí)可用程序 fminsearch(fun,x0)單變量時(shí)可用程序 fminbnd(fun,v1,v2)約束線性最小二乘[x,resnorm,res,exitflag,output,lambda] = lsqlin(C,d,A1,b1,A2,b2,lb,ub,x0,options)非負(fù)最小二乘[x,resnorm,res,exitf,out,lambda] =lsqnonneg(C,d,x0,options)非線性最小二乘方法[x,resnorm,res,exitf,out,lambda,jacob]=lsqnonlin(fun,x0,lb,ub,options,P1,P2,…)輸入的用法與 fminunc類似，但注意： ~r(x) 的 m文件名， Jacobian=‘on’時(shí)含有導(dǎo)數(shù)信息function [r,J] = fun(x)輸出 on39。off39。二次規(guī)劃[x,fval,exitflag,output,lambda] = quadprog(H,c,A1,b1,A2,b2,v1,v2,x0,options)注意 H的 2倍關(guān)系非線性規(guī)劃[x,fval,exitflag,output,lambda,grad,hessian] = fmincon(fun,x0,A1,b1,A2,b2,v1,v2,nlcon,options,P1,P2, ...) f，當(dāng) GradObj=‘on’時(shí)必須給出 f的梯度，Hessian=‘on’時(shí)還必須給出其 Jacobi矩陣，形式為function [f,g,H] = fun(x)f = ... % objective function value if nargout 1 g = ... % gradient of the function if nargout 2 H = ... % Hessianend ,GradConstr=‘on’時(shí)還給出梯度 ,形式為例： 求 min加工奶制品的生產(chǎn)計(jì)劃1桶牛奶 3公斤 A1 12小時(shí) 8小時(shí) 4公斤 A2 或獲利 24元 /公斤 獲利 16元 /公斤 50桶牛奶 至多加工 100公斤 A135元可買到 1桶牛奶，買嗎？若買，每天最多買多少 ???30元 /公斤，應(yīng)否改變生產(chǎn)計(jì)劃？ x2桶牛奶生產(chǎn) A2243x1164 x2 至多加工 100公斤 A1每天原油生產(chǎn)計(jì)劃原油類別 買入價(jià) (元 /桶 ) 買入量 (桶 /天 ) 辛烷值(%)硫含量(%)A 45 ≤5000 12 B 35 ≤5000 6 C 25 ≤5000 8 汽油類別 賣出價(jià) (元 /桶 ) 需求量 (桶 /天)辛烷值(%)硫含量(%)甲 70 3000 ≥10 ≤乙 60 2023 ≥8 ≤丙 50 1000 ≥6 ≤1:1 加工費(fèi) : 4元 /桶 能力 : = 14000桶 /天I: 安排生產(chǎn)計(jì)劃，在 滿足需求的條件下 使利潤最大 決策變量：目標(biāo)：甲 (3000) 乙 (2023) 丙 (1000)A/45 X1 X2 X3B/35 X4 X5 X6C/25 X7 X8 X9約束：總利潤最大 需求限制； 原料限制； 含量限制； 非負(fù)限制 含量限制非負(fù)限制 原料限制需求限制約束總盈利： 126000元 c=[45 45 45 35 35 35 25 25 25]。 0 1 0 0 1 0 0 1 0。a2=[1 1 1 0 0 0 0 0 0。 0 0 0 0 0 0 1 1 1。 0 12 0 0 6 0 0 8 0。 0 0 2 0 0 3 0 0。 0 0 0 0 2 0 0 3]。b2=[5000 5000 5000 30000 16000 6000 3000 4000 1000]。[x f]=linprog(c,a2,b2,a1,b1,v1)z=356000f甲 (3000) 乙 (2023) 丙 (1000)A/45 2400 800 800B/35 0 0 0C/25 600 1200 200II: 通過廣告增加銷售 (1元廣告費(fèi)：增加 10桶銷售 )決策變量：目標(biāo)：甲 (3000+) 乙 (2023+) 丙 (1000+)a1=[1 0 0 1 0 0 1 0 0 10 0 0。 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 10]。 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0。 12 0 0 6 0 0 8 0 0 100 0 0。 0 0 12 0 0 6 0 0 8 0 0 60。 0 0 0 2 0 0 3 0 0 20 0。b1=[3
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