下面是一个简单的示例,演示如何使用MATLAB中的优化工具箱解决一个简单的最小化问题: % 定义目标函数和约束条件 fun = @(x) x(1)^2 + x(2)^2; % 目标函数 lb = [0, 0]; % 下界约束 ub = [1, 1]; % 上界约束 % 创建优化问题对象 problem = optimproblem; x = optimvar('x',2,'LowerBound...
可以用分支定界法求解整数规划问题,给你源码:function [x,fm] = IntProgFZ(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub)x = NaN;fm = NaN;NF_lb = zeros(size(lb));NF_ub = zeros(size(ub));NF_lb(:,1) = lb;NF_ub(:,1) = ub;F = inf;while 1 sz = size(NF_lb);k = sz(2);opt = o...
可以使用MATLAB中的匿名函数或自定义函数来定义目标函数。 设置优化参数:设置优化算法的参数,如优化变量的初始值、优化目标、约束条件等。 调用优化函数:使用选择的优化算法和设置的参数来调用优化函数进行优化计算。例如,使用fmincon函数进行约束优化。 获取优化结果:优化函数运行完成后,可以获取优化结果,包括最优解、最优...