function [c,ceq]=nlcon(x) c = 25 - x(1)*x(2)*x(3)*x(4); ceq = sum(x.^2) - 40; Step 2:定义Objective function,initial guess,边界条件,等式约束、不等式约束等。Call “fmincon”函数,可以约束条件内的内的最小值。 objective = @(x) x(1)*x(4)*(x(1)+x(2)+x(3))+x(3)...
第一、在命令行里面输入 type fmincon 显示出fmincon函数的代码，如下图。复制这些代码到一个事先创建好的m文件里面，然后保存为fmincon.m文件。第二、点击应用程序，下拉
最近需要用到一些最优化的方法,尝试了 Python中 Scipy中的 minimize, MATLAB中的 fmincon, 两者都是最优化的方法,但最终估计细节上还是有些许差异,个人是比较信可MATLAB的估计结果,有兴趣的同学可以查看 fmi…
function[c, ceq] = nonlia(x) c = -x(1)^2 + x(2);%不等式约束; ceq = -x(1) - x(2)^2 + 2;%等式约束; end %在命令窗口输入: A = []; b = []; Aeq=[]; beq=[]; lb = [0; 0]; ub = []; x0 = [0; 0]; [x,fval,exitflag,output,lambda,grad,hessian] = fmin...
function [c,ceq] = mycon(x) c = [(),...,()] % Compute nonlinear inequalities at x. ceq = [(),..,()] % Compute nonlinear equalities at x. option为设置fmincon的参数,定义option的形式为: option = optimoptions(@fmincon,'参数名1', 参数值1, '参数名2', 参数值2) 例如: option =...
ceq,GC,GCeq]=mycon(x)c=...%解x处的非线性不等式。ceq=...%解x处的非线性等式。ifnargout >2%被调用的nonlcon函数,要求有4个输出变量。GC=...%不等式的梯度。GCeq=...%等式的梯度。end应用举例已知 某设计问题可以简化为如下数学模型:显然,此模型属于一个二维约束优化问题。应用fmincon函数求解此优化...
ceq,GC,GCeq]=mycon(x)c=...%解x处的非线性不等式。ceq=...%解x处的非线性等式。ifnargout >2%被调用的nonlcon函数,要求有4个输出变量。GC=...%不等式的梯度。GCeq=...%等式的梯度。end应用举例已知 某设计问题可以简化为如下数学模型:显然,此模型属于一个二维约束优化问题。应用fmincon函数求解此优化...
根据Matlab帮助的说明，fmincon的约束里可以给c(x)<=0这种形式的约束。这里的c(x)是任意的函数。你可以写一个function文件，返回值是max|phi|-30，这样就相当于是约束C1。fmincon会在求解过程中告诉你的function具体的Rb,e,Rr值，然后h、beta是你事先知道的，你在function里面只需要改变theta的值，...
c(x)≤0 ceq(x) = 0 lb≤x≤ub 其中,f(x)是要最小化的目标函数,c(x)是不等式约束条件,ceq(x)是等式约束条件,lb和ub是参数x的下界和上界。 2. fmincon函数的介绍 fmincon函数是MATLAB中用于解决约束优化问题的函数,它的调用格式如下: [x, fval, exitflag, output] = fmincon(fun, x0, A, b,...
非线性不等约束，指变量的表达式是非线性的不等式，如：x1*x2 +x1*cos(x2) <= 0 非线性相等约束，指变量的表达式是非线性的等式，如：x1*x2 +x1*cos(x2) = 0