Matlab通过fminunc来求解无约束最优化问题。下述程序把整个程序封装到函数runfminunc里面,返回最优解xsol和最优值fval、迭代过程值history和搜索路径searchdir。 其中函数fminunc是求解无约束最优化问题的,参数@objfun是调用目标函数句柄,x0是初始值,options是优化参数,其中@fminunc是优化方法,@outfun定义了迭代过程中每一...
经测试,数值方法相比于符号变量的方法快得多,虽然精度不如(1e-5,1e-6),但是也可以接受。
通过一个投资组合优化问题的实例求解,培养学生解决实际二次规划问题的初步能力;熟悉线性规划的建模过程;掌握Matlab优化工具箱中线性规划函数的调用。 五、实验内容(二) 求解从一点(0,0,0)到超平面的最短距离, 其中,。 通过建模构造二次规划问题,求解以上问题的最优解和最优值。 六、算法步骤、代码、及结果(二) ...
示例x = fminbnd(fun,x1,x2) 返回一个值 x,该值是 fun 中描述的标量值函数在区间 x1 < x < x2 中的局部最小值。 x = fminbnd(fun,x1,x2,options) 使用 options 中指定的优化选项执行最小化计算。使用 optimset 可设置这些选项。 x = fminbnd(problem) 求 problem 的最小值,其中 problem 是一...
但是在向量化后,代码的效率会更高;充分利用Matlab索引功能, 上面的代码可以简化为 x=0:M-1; f=A*sin(x/(2*pi)); 当然,一维索引很简单。当被评估的函数有两个变量时,优化的索 引可能会复杂一些。Matlab使用函数meshgrid来实现二维函数的评 估,该函数的语法为 ...
在MATLAB中,最常用的最优化方法之一是无约束优化。这种方法适用于目标函数没有约束条件的情况。在MATLAB中,可以使用fminunc函数来实现无约束优化。该函数通过迭代的方式,不断尝试不同的变量值,以找到目标函数的最小值。该函数的语法如下: [x,fval]= fminunc(fun,x0,options) 其中,fun是要优化的目标函数的句柄,x...
由于以上原因,Matlab优化工具箱中使用得较多的方法是二次插值法、三次插值法、二次、三次混合插值法和黄金分割法。 .2 相关函数介绍 fminbnd 功能:找到固定区间内单变量函数的最小值。 语法: x = fminbnd(fun,x1,x2) x = fminbnd(fun,x1,x2,options) x = fminbnd(fun,x1,x2,options,P1,P2,...)...
而Matlab作为一种强大的数值计算软件,在解决最优化问题方面有着广泛的应用。本文将介绍一些Matlab中常用的最优化问题求解方法,并探讨其优缺点以及适用范围。 一.无约束问题求解方法 1.最速下降法 最速下降法是最简单且直观的无约束问题求解方法之一。其基本思想是沿着梯度的反方向迭代求解,直到达到所需的精度要求。
下面将介绍几种常用的Matlab最优化算法。 1. 无约束优化算法:无约束优化算法用于在没有约束条件的情况下寻找最优解。其中,最常用的算法是“fminunc”。该算法使用了牛顿法或拟牛顿法,通过逐步迭代来寻找最小值。在使用该算法时,我们需要提供一个初始点,并指定优化目标函数。 2. 线性规划算法:线性规划算法是一类...
功能:在MATLAB中,fminbnd函数可以用来求解一维优化问题。它只能求连续单变量函数的极值,如果单变量函数连续性不好,可以用黄金分割法求极值。如果在给定区间上单变量函数存在多个极值点,fminbnd只可能求出其中的一个,但这个极值点不一定是区间上的最小点。 缺陷:如果极值点是区间的端点,收敛速度有可能会比较慢。 调用...