x = quadprog(H,f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0,options) 其中,H是目标函数的Hessian矩阵,f是目标函数的一次项系数,A和b是不等式约束条件,Aeq和beq是等式约束条件,lb和ub分别是变量的下界和上界。x0是变量的初值,options是优化选项。 返回值x为求解得到的最优解。 参数说明: H:Hessian矩阵 f:目标函数一次项系...
得到了所有的参数,将参数输入MATLAB,编程如下:(代码是直接在Command Window中一行一行录入的,所以每行前面有符号“>>”) >> H = [1-1; -12];>> f = [-2; -6];>> A = [11; -12;21];>> b = [2;2;3];>> lb = [0;0];>> [x,fval,exitflag,output,lambda] = quadprog(H,f,A,b,...
1.quadprog 二次规划的函数 Matlab 中二次规划的数学模型可表述如下 其中 H是把目标函数二次项部分进行实对称矩阵, f是线性函数的列向量。 例求解二次规划 得到 h=[4,-4;-4,8]; 注意Matlab 中二次规划的数学模型中H 之前有个1/2 所以 对称二次型矩阵要乘以2 即2.*[2,-2;-2,4]=[4,-4;-4,8...
您无法在quadprog中包含这些约束。困难在于约束的离散性。此外,虽然混合整数线性规划求解器处理离散约束,但它不处理二次目标函数。 此示例构造一系列满足约束的 MILP 问题,这些问题越来越逼近二次目标函数。虽然这种方法适用于此示例,但它可能不适用于不同问题或约束类型。
x=quadprog(H,C,A,b, Aeq,beq ,VLB,VUB,X0,options); 6. x,fval=quaprog(.); 7. x,fval,exitflag=quaprog(.); 8. x,fval,exitflag,output=qu 2、aprog(.);1、二次规划、二次规划用MATLAB求解非线性规划例例1 1 min f(x1,x2)=-2x1-6x2+x12-2x1x2+2x22 s.t. x1+x22 -x1+2x...
标准的二次规划问题形式要求目标函数是关于优化变量的二次函数,而约束条件只包含线性等式不等式约束和优化变量自身的上下限约束。对于二次规划问题,如果将目标函数看着非线性函数,那么二次规划问题则可以使用fmincon函数来进行求解。在Matlab优化工具箱中,提供了quadprog函数,求解具有标准二次规划形...
通过1.和2.两步,完成了目标函数与约束条件的表示,根据文档中的调用格式,录入程序即可 H=[1 -1;-1 2]; f=[-2;-6]; A=[1 1;-1 2;2 1]; b=[2;2;3]; lb=[0;0]; [x,fval,exitflag,output,lambda] = quadprog(H,f,A,b,[],[],lb) ...
原文见https://ww2.mathworks.cn/help/optim/ug/quadprog.html 具有线性约束的二次目标函数的求解器,quadprog找到指定问题的最小值。 图片.png 图片.png 图片.png 例子: 1.线性约束 图片.png 2.线性等式约束 图片.png 3.线性约束和边界 图片.png
输出的警告信息是代码中的函数quadprog的求解输出信息。可以看出信赖域法成功求得目标函数的极小值。对于一般的无约束优化问题,信赖域方法是一种比较有效的方法。而其中信赖域半径的选取对算法的好坏有着很大的影响。 目录 石中居士:最优化计算与Matlab实现——目录144 赞同 · 3 评论文章编辑...