1、`exitflag = 1`：表示在满足一阶最优性条件容许范围内找到了解。一阶最优性条件是说，解点处的梯度接近于零，这意味着在该点附近没有明显的改进目标函数的方向，符合我们寻找局部最小点的期望。2、`exitflag = 2`：意味着找到了解，其中X的变化小于容许范围。这表明在达到该解的过程中，搜索...
表示的就是什么时候退出，因为matlab很多时候是迭代求解，迭代过程中会出现各种各样的情况，比如迭代成功后退出就是exitflag=1，其他情况可以查看函数命令，help+函数名称，里面有详细解释
- exitflag:表示函数是否成功收敛的标识。 -output:一些有关优化过程的详细信息。 3.使用fmincon函数解决约束优化问题的步骤 下面将按照步骤详细介绍如何使用fmincon函数解决约束优化问题。 #步骤1:定义目标函数 首先需要定义一个目标函数,用于计算给定参数下的目标函数值。目标函数应该是一个向量或标量,其输入参数为要优...
fminsearch 采用Nelder-Mead单纯形法，是一种直接搜索法。参考 单纯形法、Simplex Method ...
(m-1)^ 2*y^2),m,2,x); c=-double(eq)-6 3、确定 x、y 的初值,即 x0=5,y0=8,k0=[x0,y0] 4、确定 x、y 的上下限,即 lb=[5,8];ub=[12,16]; 5、使用 fmincon 函数求解 x、y 值,即 [k,fval,exitflag] = fmincon(@(k) myfun(k),k0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,@(k) mycon(k...
对于fmincon函数，其exitflag参数中的数字：1、一阶最优性条件满足容许范围 2、X的变化小于容许范围 3、目标函数的变化小于容许范围 4、重要搜索方向小于规定的容许范围并且约束违背小于options.TolCon 5、重要方向导数小于规定的容许范围并且约束违背小于options.TolCon 0、到达最大迭代次数或到达函数评价 -1...
如果前面完全没有出现过 fval和exitflag 那样肯定会报错 仔细看看你原来的代码有没有这两变量的出现 这两个变量应该是 一些优化函数输出的结果，而且一般是第二第三输出结果 注意你前面的代码中有没有出现，类似 [x,fval,exitflag]=...之类的语句 ...
(m-1)^ 2*y^2),m,2,x); c=-double(eq)-6 3、确定 x、y 的初值,即 x0=5,y0=8,k0=[x0,y0] 4、确定 x、y 的上下限,即 lb=[5,8];ub=[12,16]; 5、使用 fmincon 函数求解 x、y 值,即 [k,fval,exitflag] = fmincon(@(k) myfun(k),k0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,@(k) mycon(k...
xdata = xdata/1000;plot(xdata, ydata,'-rs','LineWidth',2,...'MarkerEdgeColor','k',...'MarkerFaceColor','g',...'MarkerSize',10)hold on xlabel('亮温')ylabel('发射率')legend('Kriging.','IDW.','SFM.','Location','north')hold on x0 = [1,1,1,1];[x,resnorm] =...