intcon可以指定那些决策变量是整数,如 x_1,x_2,x_3 中x_1,x_3 为整数,则intcon=[1,3]。 若是0-1规划,只需将决策变量中的0-1变量的lb和ub设置为0、1。 非线性规划 使用fmincon函数,Matlab代码如下: [x,fval] = fmincon(@fun1,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,@nonlfun, option) 注: 1、非线性...
`fmincon` 函数的一般格式为: ```matlab fmincon(fun, x0, A, b, Aeq, beq, lb, ub, nonlcon, options) ``` 其中: - `fun`:要最小化的函数。它应该是一个具有输入 `x` 和输出 `y` 的表达式,其中 `x` 是函数的输入参数,`y` 是函数的输出。 - `x0`:初始化变量的值。 - `A`、`b`、...
x = fminunc(fun,x0)从x0点开始,尝试找到fun中描述的函数的一个局部最小x。点x0可以是标量、向量或矩阵。 Notefminunc适用于无约束的非线性问题。如果您的问题有约束,通常使用fmincon。参见优化决策表。 x = fminunc(fun,x0,options)通过选项中指定的优化选项最小化乐趣。使用optimoptions设置这些选项。 x = ...
x = fminunc(fun,x0)从x0点开始,尝试找到fun中描述的函数的一个局部最小x。点x0可以是标量、向量或矩阵。 Notefminunc适用于无约束的非线性问题。如果您的问题有约束,通常使用fmincon。参见优化决策表。 x = fminunc(fun,x0,options)通过选项中指定的优化选项最小化乐趣。使用optimoptions设置这些选项。 x = ...
fmincon 优化..在命令窗口中输入x0=[0.7,0.8,0.1,0.2];options=optimset('largescale','on');[x,fval]=fmincon(@e
Fmincon 使用..谢谢您的解答 我现在遇到新问题了 在使用fmincon这个指令时 我有一个非线性约束方程需要使用 但是这个约束方程 是高次方程 二次方程所以我就不会写Aeq了...我只会写一次方程的Aeq...因为
=fmincon(@fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,...@nonlcon,options);%返回优化后变量disp("最优解 ")x%目标函数function[f,gradf]=fun(x)f=x(1)^2+x(2)^2;gradf=[2*x(1);2*x(2)];end%非线性约束function[c,ceq]=nonlcon(x)c=1*x(1)^2+2*x(1)*x(2)-5;%非线性不等式约束ceq=x(1)...
fmincon函数的语法如下: [x,fval,exitflag,output,lambda,grad,hessian] = fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon,options) 其中,fun是需要最小化的函数,x0是初始点,A和b是不等式约束,Aeq和beq是等式约束,lb和ub是变量的下限和上限,nonlcon是非线性约束,options是优化选项。 3. fmincon函数的使用示例...
Matlab fmincon设置变量更改不足 Matlab fmincon是Matlab中的一个优化函数,用于求解约束优化问题。它可以通过设置变量来改变优化问题的求解过程。 在使用fmincon函数时,可以通过设置选项来改变变量的行为。以下是一些常用的选项: 'lb'和'ub'选项:可以通过设置'lb'和'ub'选项来限制变量的取值范围。'lb'表示变量的下界,...
fun=@(x)x(1)^2+x(2)^2;% 目标函数 nonlcon=@(x) [-(x(1)-x(2))+1;(x(1)+x(2))-3];% 非线性约束函数 然后,我们可以调用fmincon函数求解优化问题: x0=[0;0];% 初始点 A=[-1,1;1,1];% 不等式约束矩阵 b=[-1;3];% 不等式约束向量 lb=[0;0];% 变量下界向量 [x,fval]=...