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MATLAB课件第七章 最优化计算方法

MATLAB课件第七章  最优化计算方法

以fun702为文件名保存此函数文件。 在命令窗口输入: x0=[-2;4]; x=fminunc('fun702',x0) 结果显示:
f=
-1.0000 x=
Matlab程序: ch702.m
1.0000 1.0000
即极小值为-1,是x1=1,x2=1时取得。
【例 3】 解非线性方程组
x1 2 x 2 1 0 ( x1 2 ) 2 ( x 2 0 .5 ) 2 1 0
max f 3x1 x 2 x 3 x 1 2 x 2 x 3 11 4 x 1 x 2 2 x 3 3 2 x1 x 3 1 x 0 , i 1, 2 , 3 i
s .t .
解:考虑到linprog函数只解决形如
【例 4】 求解约束非线性规划:
max s .t . e
e
x1
x1
x 2 (3 e
2
2
x1
x2 )
(初值为[1;1])
2
x2
3
首先将问题转化为matlab要求的格式;即求出 fun,A,b,Aeq,Beq,X0,Lb,Ub
解:首先建立一个m文件fun7041.m
function y=fun7041(x) y=-exp(x(1))*x(2)^2*(3-exp(x(1))-x(2)^2);
k 1
k
k
k
由此得到下一个点 4) 检验新得到的点
x
k
P
k
k
k 1
是否满足精度要求的最
优解。
如果是,则结束运算;
否则,令 k k 1, 返回 ( 2 ) 继续迭代

MATLAB优化设计实验课件

MATLAB优化设计实验课件
2020/5/5
1.2.2数组
例如:a = 1:2:15 则:
a(2) a(3:5) a(5:-1:2) a([2,6,8])
1 3 5 7 a的值 9 11 13 15
2020/5/5
1.2.3 数组运算
1、数组的基本运算 设有数组a1n , b1n , x1m , gmn , hnm , fmn变量或常量c1, c2 ,...ck
结果为[a1ωc1 或[c1ωa1
3. 数组加(减)
a2ωc1 … anωc1] c1ωa2 … c1ωan]
使两数组的对应各元素相加(减)
a+b 结果为[a1+b1 a2+b2…an+bn] a–b 结果为[a1–b1 a2–b2…an–bn]
启动MATLAB 其窗口如右
2020/5/5
1.1 MATLAB窗口
1、Command Window(命令窗口) 一行可写入一个或多个命令,命令之间用逗号或分号隔开,如果
命令尾带分号将不显示该命令的执行结果;如果命令有返回结 果,如果不赋给自定义变量,将默认赋给变量ans;变量还可有 续行;最后用回车提交命令。 命令窗口常用键 ↑键—显示前个命令 ↓键—显示后个命令 Esc键-取消输入 Ctrl+x—剪切 Ctrl+c—复制
2020/5/5
1.1 MATLAB窗口
2、Workspace(工作区) 程序运行中的自定义变量和默认变量都包含在工作
区中。可通过工作区观察变量的大小、类型,双击变量 名可查看数值大小。
也可用who和whos命令查看 3、Command History(命令记录)
记录了Command Window 中的每一条命令,双击 Command History中的命令,即可重复那条命令。

Matlab 7.2优化设计实例指导教程完整教学课件

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3.1.2 函数式文件
• MATLAB函数通常是指MATLAB系统中以 设计好的完成某一种特定的运算或实现某 一特定功能的一个子程序。MATLAB函数 或函数文件是MATLAB语言中最重要的组 成部分,MATLAB提供的各种各样的工具 箱几乎都是以函数形式给出的。MATLAB 的工具箱是内容极为丰富的函数库,可以 实现各种各样的功能。
3.2.4 人机交互语句
• echo命令 • input命令 • keyboard命令
3.2.5 MATLAB程序的调试命令
• dbstop命令 • dbcont命令 • dbstep命令 • dbstack命令 • dbstatus命令 • dbtype命令 • dbquit命令
3.3 函数变量及其作用域
1.4.2帮助命令
• 为了使用户更快捷地获得帮助,MATLAB 提供了一些帮助命令 。
• 1. help系列命令 • 2. lookfor函数 • 3.其它的帮助命令
1.4.3联机演示系统
• 单击MATLAB主窗口菜单的【Help】中的 【Demos】选项 ,将进入MATLAB帮助系 统的主演示页面。
4.1.2 MATLAB编译器4.4的新特点
• 使用MATLAB组件运行时取代MATLAB数 学和图形库
• 只为接口函数生成代码 • 具有代码生成和格式化有关的选项,包括
了几个新选项,取消了一些打包选项与相 关打包文件。 • 支持.NET。 • 支持Microsoft Visual C/C++8.0。 • 不再支持HP-UX。
地确定可行方案并找到其中最优方案的学 科。 • 作为20世纪应用数学的重要研究成果,最 优化理论在工业生产与管理、计算机和信 息科学、系统科学、国民经济等许多领域 产生很大效益。

MATLAB的优化函数PPT教学课件

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P1、P2等是传递给fun的附加参数。
例8-7 已知梯形截面管道的参数是:底边长
度为 c,高度为 h ,面积 A645m 16m 2,斜边
与底边的夹角为 。管道内液体的流速与管
道截面的周长 s的倒数成比例关系。试按照
使液体流速最大确定该管道的参数。
解:1、建立优化设计的 数学模型
管道截面周长 sc 2h
2、求解约束极小值问题的 函数fmincon
fmincon是求解多维约束优化问题
min f (X) s.t.: AX b (线性不等式约)束
Aeq(X) beq (线性等式约束) C(X) 0 (非线性不等式约)束 Ceq(X) 0 (非线性等式约)束 Lb X Ub (边界约束)
的优化工具箱函数。
MATLAB优化工具箱
常用函数的应用
MATLAB6.5优化工具箱(Optimization Toolbox) 中包含有一系列优化算法和模块,可以用于求 解约束线性最小二乘优化、约束非线性或无约 束非线性极小值问题、非线性最小二乘逼近和 曲线拟合、非线性系统方程和复杂结构的大规 模优化问题。
处理优化设计问题的分析和计算时,根据优化 设计的数学模型,按照所选用优化工具函数的 要求,输入初始点,与约束条件相应的约束函 数和系数矩阵,将优化工具函数作为 “黑箱” 调用,即可获得与所有条件都相容的优化结果。
1、求解多维无约束优化问题的 函数fminunc
fminunc是基于梯度搜索法实现的优化工具箱函数,它 的语法说明如下:
[x,fval,exitflag,output,grad,hessian]
=fminunc(@fun,x0,options,P1,P2…)
其中,输出参数有:
x是返回目标函数的最优解;

MATLAB优化设计实验课件

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2010-4-22
1.2.1数据的输出格式 数据的输出格式
例如: format long e 5/3 ans = 1.66666666666667e + 000 format rat 0.75 ans = 3/4
2010-4-22
1.2.2数组 数组
1.2.2 数组 分为行向量,列向量,矩阵.普通变量可看成1×1数组. 1,创建数组的基本方法 1)直接列表定义数组 变量=[元素值1 元素值2 … 元素值n] 变量=[元素值1,元素值2 ,…,元素值n] 变量=[行1各元素;行2各元素;…;行n各元素] 例如: x=[1 2 3 4 5 6 7 8 9 0] y=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,0] z=[1,2,3,4,5;2,3,4,5,6,7]
1.1 MATLAB窗口
启动MATLAB 其窗口如右
2010-4-22
1.1 MATLAB窗口
1,Command Window(命令窗口) 一行可写入一个或多个命令,命令之间用逗号或分号隔开,如果 命令尾带分号将不显示该命令的执行结果;如果命令有返回结 果,如果不赋给自定义变量,将默认赋给变量ans;变量还可有 续行;最后用回车提交命令. 命令窗口常用键 ↑键—显示前个命令 ↓键—显示后个命令 Esc键-取消输入 Ctrl+x—剪切 Ctrl+c—复制

2010-4-22
1.2.2数组 数组
例如:a = 1:2:15 则: a(2) a(3:5) a(5:-1:2) a([2,6,8]) 1 3 5 7 9 11 13 15
a的值 的值
2010-4-22
1.2.3 数组运算
1,数组的基本运算 设有数组 a1×n , b ×n , x1×m, gm×n , hn×m, fm×n变量或常量 c1, c2 ,...ck 1 1)一维数组拼接 u = [a x] 结果为[a1…an x1…xm] 或u = [a c1 c2 … ck] 结果为 [a1…an c1 c2 … ck] 2)转置 a.' 点转置 a' 共轭转置

Matlab 7.2优化设计实例指导教程完整教学课件

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1.4.2帮助命令
• 为了使用户更快捷地获得帮助,MATLAB 提供了一些帮助命令 。
• 1. help系列命令 • 2. lookfor函数 • 3.其它的帮助命令
1.4.3联机演示系统
• 单击MATLAB主窗口菜单的【Help】中的 【Demos】选项 ,将进入MATLAB帮助系 统的主演示页面。
1.2.4 当前目录窗口
• 当前目录窗口中可显示或改变当前目录, 还可以显示当前目录下的文件并提供搜索 功能,其形式如图所示。
1.2.5 工作间管理窗口
• 工作间管理窗口是MATLAB的重要组成部 分,如图所示。
1.2.6 帮助窗口
• 帮助窗口的详细介绍和相应的界面参见本 章第四节及图1.14。
1.4.4网络资源
• 在MATLAB主窗口中选择菜单项中的【Help】 中第五项的级联菜单或第六项(见如图所示) 来获取网络资源。
第2章 MATLAB的基本功能
2.1数值计算功能
• 2.1.1创建数值矩阵 • 直接输入 • 用函数创建 • 创建M文件输入大矩阵
2.1.2矩阵运算
• 矩阵的基本运算 • 基本的矩阵函数 • 矩阵分解函数
1.1.2 MATLAB的特点
• MATLAB自产生之日起,就以其强大的功 能和良好的开放性而在科学计算诸软件中 独占鳌头。学会了MATLAB就可以方便地 处理诸如矩阵变换及运算、多项式运算、 微积分运算、线性与非线性方程求解、常 微分方程求解、偏微分方程求解、插值与 拟合、统计及优化等问题了。
1.2 MATLAB系统界面
第1章 MATLAB系统概述
1.1 MATLAB简介
• 1.1.1 MATLAB系统的产生与发展 • MATLAB的英文源头是MATrix LABoratary,

MATLAB优化工具箱PPT课件

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输出结果
x = -0.00379331489930 0.00377922373234 -0.00081367476184 -0.00040994333806
执行程序DFP混合插值
x0=[3,-1,0,1];options(6)=1;options(7)=0;x=fminu('f4',x0,options),
GRAD/SD -4.04
-2.67e-008 -2.27e-009
x= 1.0e-007 * 0.0431
-0.2708
提高精度10-8,不输出中间结果,只给出迭代次数和结果各函数值
x0=[1,1];

opt(2)=1e-8;opt(3)=1e-8;

[x,opt]=fminu('f1',x0,opt)
输入方法
c=[-6,-4];A=[2,3;4,2]; b=[100,120];vlb=[0,0];vub=[] [x,lam]=lp(c,A,b,vlb,vub) Z=c*x
输出结果
x= 20.0000 20.0000
lam =
0.5000 1.2500
0 0
Z= -200
第5页/共31页
例题
例4 求解
fminu fmins
('f ', x0) ('f ', x0)
function
f f (x)
非线性最小二乘
min f T (x) f (x)
x x
leastsq ('f ', curvefit ('f '
,xx00)f)unction
f f (x)
约束极小

MATLAB优化设计实践课件

MATLAB优化设计实践课件
机械优化设计程序实践
及其优化工具箱的应用
目录
MATLAB基础 l 第2节 优化计算
l 第1节
第1节 MATLAB基础
1.1 MATLAB环境简介 1.2 数据表示 1.3 矩阵运算 1.4 MATLAB的图形系统简介 1.5 源文件(M-文件)
1.1 MATLAB窗口
启动MATLAB 其窗口如右
1.2.1数据的输出格式
l l l l l l l l l
例如: format long e 5/3 ans = 1.66666666666667e + 000 format rat %rat: 有理数近似 0.75 ans = 3/4
1.2.2数组
l l l l l l l l l l l
1.2.2 数组 分为行向量、列向量、矩阵。普通变量可看成1×1数 组。 1、创建数组的基本方法 1)直接列表定义数组 变量=[元素值1 元素值2 … 元素值n] 变量=[元素值1,元素值2 ,…,元素值n] 变量=[行1各元素;行2各元素;…;行n各元素] 例如: x=[1 2 3 4 5 6 7 8 9 0] y=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,0] z=[1,2,3,4,5;2,3,4,5,6,7]

1.2.3 数组运算
l l l l l
8、 1数组和0数组 1) 1数组 ones(n) 建立n×n全为1的数组 ones(r,c) 建立r行c列的1数组 2) 0数组 zeros(n) 建立n×n全为0的数组 zeros(r,c) 建立r行c列的0数组
1.2.3 数组运算
l l l l l l l l l

1.2.3 数组运算
l l l l l l l
l

优化问题的MATLAB求解课件

优化问题的MATLAB求解课件

MATLAB简介
MATLAB是一种高级编程语言和交互 式环境,主要用于数值计算、数据分 析和可视化。
它广泛应用于工程、科学、技术和数 学领域,支持多种编程范式,包括面 向对象编程。
MATLAB编程基础
MATLAB使用类似于数学表达式的语 法,支持多种数据类型,包括数组、 矩阵和结构体。
程序流程控制结构包括条件语句、循 环语句和开关语句等。
05
非线性规划问题求解
非线性规划问题概述
1
非线性规划问题是在满足一定约束条件下,寻找 一组变量使得某个目标函数达到最小或最大的问 题。
2
约束条件可以是等式或不等式,目标函数是非线 性函数。
3
非线性规划问题在许多领域都有广泛应用,如机 器学习、数据挖掘、金融、工程等。
MATLAB求解非线性规划问题
此外,MATLAB优化工具 箱还可以用于图像处理、 信号处理等领域。
在生物医学领域, MATLAB优化工具箱可用 于药物研发、疾病预测等 。
04
线性规划问题求解
线性规划问题概述
线性规划问题是在满足一组线性约束条件下,寻 找线性函数的最大或最小值的问题。
线性规划问题通常用于解决资源分配、生产计划 、运输和分配等问题。
整数规划问题实例
问题描述
以最小化总成本为例,考虑一个 生产计划问题,其中包含多个产 品、多个资源、多个工艺流程和 多个约束条件。
数学模型
使用线性整数规划模型描述该问 题,包括决策变量、目标函数和 约束条件。
求解过程
使用MATLAB的优化工具箱进行 求解,并分析求解结果。
感谢您的观看
THANKS
这些函数使用户能够通过 调用函数并传递参数来定
义和解决优化问题。

第11章 MATLAB 优化问题的求解实例解析PPT课件

第11章 MATLAB  优化问题的求解实例解析PPT课件
0大.6化66问7 题求-6解.7778 -13.6667 -3.0000 -5.0000
【例11-13】利用目标规划方法重新求解【例11-1】。
• 解:首先设置目标函数相应的目标函数值向量[-950,-50],编写如下语 句:
• A=[1,1;1.25,0.75;0,1];b=[200;200;150]; • goal=[-950,-50]; • weight=abs(goal); • x0=[50,50]; • lb=[0 0];ub=[inf,inf]; • options=optimset('GoalsExactAchieve',2); % 设置独立变量数 • f=@(x)[-4*x(1)-5*x(2),-x(1)]; % 定义函数表达式 • [x,fval]=fgoalattain(f,x0,goal,weight,A,b,[],[],lb,ub,[],options) % 求解目
运行结果: x=
0.6667 1.3333 fval =-8.2222
【例11-10】求解下面一维情形的半无限优化
问题。 0
Semi-infinite constraints
min f(x)(x10.5)2(x20.5)2(x30.5)2
K-11(x,1)sin(1x1)cos(1x2)10100(150)2sin(1x3)x3 1 xs.t.K-22(x,2)sin(2x2)cos(2x1)10100(250)2sin(2x3)x3 1
最优值:-3.0498 最优值:-0.064936 最 优 值 :3.5925
最 优 值 :3.7766
2 1
-2
0 -1
-1
最 优 值 :-6.5511
-1

MATLAB优化工具箱ppt

MATLAB优化工具箱ppt

要点三
问题求解
整数规划问题通常比较复杂,需要利 用专门的整数规划函数进行求解,通 过定义问题的目标函数和约束条件, 选择适合的整数规划函数可以求解不 同场景下的整数规划问题。
05
使用matlab优化工具箱的注意事项
选择合适的求解器
线性规划
使用`linprog`函数求解线性规 划问题,可以选择内置的单纯 形法或者内点法等求解器。
适用场景
适用于制造业、物流业、服务业等 行业的生产计划、调度和资源配置 问题。
投资组合优化问题
总结词
在风险和收益之间寻求平衡,构建最优投资组合,以最大化投资回报并控制风险。
详细描述
通过使用matlab优化工具箱,可以建立投资组合优化模型。首先定义投资组合中的资产及其权重、收益和风险等参数,然 后构建合适的数学模型并使用求解器求解最优解。
专业性强
优化工具箱采用了先进的优化算 法和数学模型,能够针对不同类 型的问题进行优化。
易用性高
使用简单的操作界面,可以方便地 设置和执行优化任务。
常见优化问题的求解方法
非线性规划
用于解决非线性优化问题,如 最优化投资组合、生产成本最 小化等。
整数规划
用于解决决策变量为整数的问 题,如车辆路径问题、排班计 划等。
区别不同模块之间也存在区别,如算法模块中的不同算法 适用于不同的优化问题,使用者需要根据自己的需求选择 合适的算法;而应用模块中不同的应用领域也需要使用者 根据实际情况进行选择和调整。
03
求解优化问题
求解优化问题的基本步骤
确定优化目标和变量
明确优化问题的目标函数和决策变量。
分析结果
根据优化结果,分析目标函数的最优解和 变量的最优值。
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输出宗量的[x, fval, exitflag, output, lambda] 理解: x —输出的最优解x Fval —当取最优解为x时的最优值 exitflag—判断算法停止的原因 Output —algorithm,cgiterations,iterations,message Lambda —lower,upper,ineqlin,eqlin 输出宗量exitflag:
第二节 无约束线性优化
x ,x 0
Linprog函数主要解决以下问题: s.t.: min z cx g1 : x1 x2 200 s.t. Ax b g 2 :1.25 x1 0.75 x2 200
min f x1 , x2 4 x1 5 x2
Aeq x beq
输出宗量的output: algorithm:采用的算法 cgiterations:设置变化梯度矩阵迭代次数 (只用于大型优化算法) iterations:迭代次数 message:退出的信息
输出宗量的lambda (最优解x处的Lagrange乘子): lower:lagrange乘子的下限 upper: lagrange乘子的上限 ineqlin:线性不等式 eqlin: 线性等式
Linspace
y= linspace(a,b,n) generates a row vector y of n points linearly spaced between and including a and b.
subplot(m,n,p)
or subplot(mnp) breaks the figure window into an mby-n matrix of small axes, selects the pth axes object for the current plot
第八章 基于Matlab的机械优化实例
结束
第一节 Matlab简介
优化问题可以由MATLAB的作图功能以图形方 式显示。如例1: 图中是两个弹簧组成的系统。在A点施加一载荷后系 统处于变形状态,经过一定时间后将停留在平衡状 态。要研究的是系统的 平衡状态,在图中实折 线具体指出了A点的位置 (x1,x2)。
contour(x,y,z,v,’k’)
在数组v的元素指定的数值处绘制等高线图z,水平面的坐 标值为x,y,‘k’表示线色为黑色。
clabel
Contour plot elevation labels
axis([xmin xmax ymin ymax])
Axis scaling and appearance
X的最优值 f(X)的最优解 目标函数的函数文件名 为由optimset中定义的参数赋值 传递到 UserFuncti on的参数
执行结果为D=1.117in,fD=f(D)=1003$/年。
第三节 约束优化问题
例5:求解
1 min x x ( , )
第三节 约束优化问题
3.2 多变量约束线性优化
第三节 约束优化问题
单变量约束优化是对分布于固定区间上的单变量目 标函数求最优解的一种方法。
min f ( x) s.t. a 1 x a2
x
Matlab命令为 [ xopt, fxopt] f min bnd(UserFuncti on, a1, a2, options , p1, p2,......)
第二节 无约束优化 2.1 无约束非线性优化
min f(x)
1)fminsearch函数:函数用于求解多变量函数的极小值, 而fminsearch是根据Nelder算法而编写的. 函数有可能找到局部最优解。
[x,fval,exitflag,output]=fminsearch(‘fun’,X0,options )
Syntax(语法) [X,Y] = meshgrid(x,y)
[X,Y] = meshgrid(x)
[X,Y,Z] = meshgrid(x,y,z)
Examples [X,Y] = meshgrid(1:3,10:14)
[X,Y] = meshgrid(-2:.2:2, -2:.2:2); Z = X .* exp(-X.^2 - Y.^2); surf(X,Y,Z)

使用大型算法 使用中型算法

拟牛顿法的BFGS公式 拟牛顿法的DFP公式 最速下降法 混合的二次和三次多项式插值 三次多项式插值
例3:求解弹簧稳定问题
运行结果x=[8.425,3.63ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ1] , f=PE=-35.30507
第二节 无约束线性优化
运行结果x=[8.425,3.6331] , f=PE=-35.30507,与图形所 示的近似值相比,是一致的。
Surfc(x,y,z)
3-D shaded surface plot
左图是PE的等高线图,图上 标出了每条等高线的数值, 从图可可清楚地找到极小值/ 极大值的分布。
第一节 Matlab简介
右图是PE的三维图形,三维图形 下面是等高线图,图中也标出了 极小值/极大值所在点的近似位置, 在该点PE目标函数取得极小值/极 大值。
第二节 无约束线性优化
fminunc函数的说明 ①函数为无约束优化提供了大、中型优化算法。 options中LargeScale控制。 ②函数的中型算法里面有4种算法。 options中HessUpdate控制 ③函数的中型算法步长一维搜索,有两种算法。 LineSearchType控制。
函 数
LargeScale=’on’ LargeScale=’off’ (默认值) HessUpdate=’bfgs’ (默认值) HessUpdate=’dfp’ HessUpdate=’steepdesc’ LineSearchType=’quadcubic’(缺省) LineSearchType=’cubicpoly’ 第二节 无约束线性优化
2)fminunc函数:用于求解单变量及多变量函数的最小 值,fminunc函数是基于梯度的最优化算法。 函数要求目标函数必须连续。函数有可能得到 局部最优解。
[x,fval,exitflag,output,lambda,grad,hessian] =fminunc(‘fun’,X0,options )
例2:有两产品A和B,需要在两个车间加工。 每件产品A在第一车间的处理时间为1小时,在第二车 间处理时间为1.25小时;每件产品B在第一车间的处理时 间为1小时,在第二车间的处理时间为0.75小时。 每个车间每月有200小时的时间可以利用,而且B产品 的市场需求量最大为150件,假定A产品和B产品的利润每 件分别为¥4和¥5。 min f x1 , x2 4 x1 5 x2 求出使生产商的利润最大 时A产品和B产品的生产量。 s.t.: g1 : x1 x2 200 x1——A产品的生产数量; g 2 :1.25 x1 0.75 x2 200 x2——B产品的生产数量 g3 : x2 150
g3 : x2 150
Lbound x U bound
x1 , x2 0
初始值
[ x, fval, exitflag, output , lamda ] linprog(c, A, b, Aeq, beq, LB,UB, x0, options ]
f [4,5]
1 1 200 1.25 0.75 x1 200 x 2 1 0 150
f D 0.45L 0.245LD1.5 325 hp
8
0.5
61.6 hp
0.925
102
2.68 LQ3 9 LQ 1.92 10 其中, hp 4.4 10 5 D D 4.68
管道直径的变化范围要求: 0.25 D 6
管长和液体输送速度为常数,分别为1000英尺和20g/m时, 求管道直径为多少才使其费用最低。
第八章 练 习
1.MATLAB 的优化工具箱中可以用于求解多变量约束 优化问题的函数为 (fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon,options) 其语法格式中fun指 , nonlcon指 。
第八章 重点内容
1. 无约束线性优化函数有哪些? 2. 无约束非线性优化函数有哪些? 3. 单变量约束优化函数有哪些? 4. 多变量约束优化函数有哪些? 5. 多目标约束优化函数有哪些?
1:找到最优解,优化成功 0:迭代次数已经达到最大,表示不能再继续寻找最优解x -2:可行解没有找到 -3: 问题没有定义边界 -4: NaN的存在导致算法没法进行 exitflag<0:表示优化失败 -5: 原始对偶问题没有可行解 -7: 算法搜索方向存在问题
第二节 无约束线性优化
[ x, fval, exitflag, output , lamda ] linprog(c, A, b, Aeq, beq, LB,UB, x0, options ]
基于Matlab的机械优化实例
梁 医
南京理工大学机械工程学院
参考书目
1.MATLAB原理与工程应用(An Engineer’s Guide to MATLAB),Edward B. Magrad 等,电子工业出版社 2.MATLAB 遗传算法工具箱及其应用,雷英杰 等 西安 电子科大出版社
第一节 Matlab优化简介 第二节 无约束优化问题 无约束线性优化,无约束非线性优化 第三节 约束优化问题 单变量约束优化, 多变量线性约束优化,多变量非线性约束优化 多目标约束优化 第四节 遗传优化方法 第五节 《Finite Elements in Analysis and Design》和 《Mechanism and Machine Theory》有关优化 的一些论文
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