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 = optimoptions(@fmincon,'Algorithm','sqp') 2.option参数的设置 除去option外,传入fmincon的其他参数形式简单,调用起来非常简单,此处不再赘述。以下介绍option中的几个...
%初始猜测值x0=[-1,2];%上下界约束lb=[-2;-3];ub=[2;3];%线性不等式约束A1=[31;12];A2=-[31;12];b1=[5;7];b2=-[-6;-7];A=[A1;A2];b=[b1;b2];%线性等式约束Aeq=[];beq=[];%优化求解器选项配置options=optimoptions('fmincon','Display','iter','Algorithm','sqp');%新手可将...
首先，是非线性的。因为只有两个变量，我们先可视化函数图像： 可以看出确实存在最小值。下面利用 Matlab优化工具箱中的fmincon函数求解此最小值点。首先我们写一个function文件，
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 = fminunc(problem)找到问题的最小值,其中问题是Input Arguments中描述的结构。 [x,fval] = fminunc( __ ),对于任何语法,返回目标函数在解x处的值 [...
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 = fminunc(problem)找到问题的最小值,其中问题是Input Arguments中描述的结构。
3-41matlab自带的非线性规划fmincon仿真（试看版）323 播放 · 3 赞同视频
options = optimoptions('fmincon','Algorithm','sqp'); [x,fval,exitflag] = fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon,options); 代码生成支持以下选项: Algorithm- 必须为'sqp'或'sqp-legacy'。 ConstraintTolerance FiniteDifferenceStepSize
% fmincon(@ObjFcn,x0,A,b,Aeq,beq,[],[],[],options); end 最后是一些无关紧要的绘图代码,给出平滑过后的曲线。 %% figure(3) for i = 1:length(spans) span = spans{i}; ts = span(:,end); ts = ts-ts(1); s = linspace(ts(1),ts(end),100); px = x(i,6:-1:1); py =...
options = optimoptions('fmincon', 'Display', 'off');% 定义目标函数为投资组合的风险 fun_risk =...
x=fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon,options) 但是为了结构化描述问题,建议采用如下格式: [x,fval,exitflag,output,lambda,grad,hessian]=fmincon(problem) problem的完整结构体如下: Field Name Entry.objective Objectivefunction.x0 Initial pointforx.Aineq Matrixforlinear inequality constraints.bin...