MATLAB优化工具箱
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• （2）在MATLAB 主界面单击左下角 的“Start”按钮， 然后依次选择 “Toolboxes→Opt
imization→Optimi
zation 20t2o0/7/o10 l(optimtool)。
图5-2 优化工具图形界面的菜单启动方式 图5-3 优化工具图形界面
5.3.2 GUI优化工具的界面
• 2．优化选项
• GUI优化工具的优化选项包括9大类 。
• Stopping criteria：停止准则；
• Function value check：函数值检查 ；
• User-supplied derivatives：用户自 定义微分（或梯度）函数；
• Approximated derivatives：自适应 微分（或梯度）；
第 5章 MATLAB优化工具箱
• 5.1 工具箱概述 • 5.1.1 工具箱的功能 • 5.1.2 工具箱的新特色 • 5.1.3 工具箱的结构 • 5.2 工具箱函数 • 5.3 GUI优化工具 • 5.3.1 GUI优化工具的启动 • 5.3.2 GUI优化工具的界面 • 5.3.3 GUI优化工具使用步骤 • 5.3.4 GUI优化工具应用实例 • 5.4 小结
• Algorithm settings：算法设置；
• Inner iteration stopping criteria：内 迭代停止准则；
• Plot functions：用户自定义绘图函 数；
定义、算法选项和结果； • 自动生成M文件代码，以获取工作并自动执行任务； • 带有图形选项，用来显示对求解器执行期间进度的预
定义或自定义测量标准。
2020/7/10
5.3.1 GUI优化工具的启动
• 启动GUI
Optimization tool 有以下两种方法。
• （1）在命令行上 输入optimtool；
2020/7/10
本书导读图
2020/7/10
本书使用指南
2020/7/10
给读者的建议
2020/7/10
本书主要特色
• 1．内容由浅入深、层次性强 • 2．紧密围绕MATLAB，系统性强 • 3．算法程序及实例丰富，实用性强 • 4．算法编程实现，指导性强 • 5．语言简洁精炼，可读性强
2020/7/10
2020/7/10
内容简介
• 本书的主要内容是应用MATLAB来解决最优化问题， 通过将“最优化问题”、“MATLAB优化工具箱”和 “MATLAB编程”这三方面有机结合进行讲述，即一 方面是使用工具箱来快速解决最优化问题，另一方面 是通过算法编程深入解决最优化问题。
• 本书侧重于最优化算法的MATLAB实现，同时精选了 大量的最优化问题实例，通过实例的求解，生动地教 会读者掌握MATLAB在最优化问题方面的应用。
• （3）函数fmincon的求解器中新增内点算法； • （4）提供了KNITRO优化库的接口； • （5）函数lsqcurvefit、lsqnonlin和fsolve的优化选项参
数PrecondBandWidth默认值由0变为inf； • （6）优化选项参数TolConSQP的默认值修改为1e–6； • （7）输出结构中引入了参数constrviolation。
• GUI优化工具的界面 主要分为三大块：
• 左边为优化问题的描 述及计算结果显示（
Problem Setup and Results）；
• 中间为优化选项的设 置（Options）；
• 右边为帮助（Quick Reference）。
• 为了界面的简洁，可 以单击右上角的 “<<”按钮将帮助隐 藏起来。 2020/7/10
2020/7/10
5.1.1 工具箱的功能
优化工具箱主要可以用于解决以下问题： • （1）求解无约束条件非线性极小值； • （2）求解约束条件下非线性极小值，包
括目标逼近问题、极大-极小值问题以及半 无限极小值问题； • （3）求解二次规划和线性规划问题； • （4）非线性最小二乘逼近和曲线拟合； • （5）非线性系统的方程求解； • （6）约束条件下的线性最小二乘优化； • （7）求解复杂结构的大规模优化问题。
2020/7/10
5.1.3 工具箱的结构
2020/7/10
5.2 工具箱函数
2020/7/10
函数输入参数
2020/7/10
函数输出参数
2020/7/10
பைடு நூலகம்
模型输入时需要注意的问题
• （1）目标函数最小化 • 优化函数fminbnd、fminsearch、fminunc、fmincon、
fgoalattain、fminmax和lsqnonlin都要求目标函数最小 化。 • （2）约束非正 • 优化工具箱要求非线性不等式约束的形式为Ci(x)≤0， 通过对不等式取负可以达到使大于零的约束形式变为 小于零的不等式约束形式的目的。 • （3）避免使用全局变量ce Model.vi”等VI来实现。
2020/7/10
5.1.2 工具箱的新特色
MATLAB R2019b提供的优化工具箱是4.1版本，4.1版本较 之以前的3.x版本，主要增加了以下新的特色。
• （1）函数fmincon、fminimax和fgoalattain中引入了并 行机制，加快了梯度的计算速度；
• （2）函数gatool和psearchtool 整合到优化工具箱GUI 中；
• 通过本书，读者不仅能掌握使用MATLAB最优化工具 箱来快速解决实际问题，而且能学会分析优化算法和 采用MATLAB编程解决最优化问题，从而提高分析和 解决问题的能力。
• 本书可作为信息、数学、经济、金融、管理、运筹、 统计、计算机以及有关理工科专业的本科生、研究生 作为教材、实验或教学参考书，也可供相关工程技术 与管理人员、数学建模爱好者参考。
2020/7/10
5.3 GUI优化工具
优化工具（optimtool）是2019年9月在MATLAB 7.2版本 优化工具箱3.1版本中推出的，它是执行下列常见优化 任务的图形用户界面。
• 选择求解器并定义优化问题； • 设置和检查优化选项； • 运行问题并将结果可视化； • 在MATLAB工作空间和优化工具之间导入和导出问题
imization→Optimi
zation 20t2o0/7/o10 l(optimtool)。
图5-2 优化工具图形界面的菜单启动方式 图5-3 优化工具图形界面
5.3.2 GUI优化工具的界面
• 2．优化选项
• GUI优化工具的优化选项包括9大类 。
• Stopping criteria：停止准则；
• Function value check：函数值检查 ；
• User-supplied derivatives：用户自 定义微分（或梯度）函数；
• Approximated derivatives：自适应 微分（或梯度）；
第 5章 MATLAB优化工具箱
• 5.1 工具箱概述 • 5.1.1 工具箱的功能 • 5.1.2 工具箱的新特色 • 5.1.3 工具箱的结构 • 5.2 工具箱函数 • 5.3 GUI优化工具 • 5.3.1 GUI优化工具的启动 • 5.3.2 GUI优化工具的界面 • 5.3.3 GUI优化工具使用步骤 • 5.3.4 GUI优化工具应用实例 • 5.4 小结
• Algorithm settings：算法设置；
• Inner iteration stopping criteria：内 迭代停止准则；
• Plot functions：用户自定义绘图函 数；
定义、算法选项和结果； • 自动生成M文件代码，以获取工作并自动执行任务； • 带有图形选项，用来显示对求解器执行期间进度的预
定义或自定义测量标准。
2020/7/10
5.3.1 GUI优化工具的启动
• 启动GUI
Optimization tool 有以下两种方法。
• （1）在命令行上 输入optimtool；
2020/7/10
本书导读图
2020/7/10
本书使用指南
2020/7/10
给读者的建议
2020/7/10
本书主要特色
• 1．内容由浅入深、层次性强 • 2．紧密围绕MATLAB，系统性强 • 3．算法程序及实例丰富，实用性强 • 4．算法编程实现，指导性强 • 5．语言简洁精炼，可读性强
2020/7/10
2020/7/10
内容简介
• 本书的主要内容是应用MATLAB来解决最优化问题， 通过将“最优化问题”、“MATLAB优化工具箱”和 “MATLAB编程”这三方面有机结合进行讲述，即一 方面是使用工具箱来快速解决最优化问题，另一方面 是通过算法编程深入解决最优化问题。
• 本书侧重于最优化算法的MATLAB实现，同时精选了 大量的最优化问题实例，通过实例的求解，生动地教 会读者掌握MATLAB在最优化问题方面的应用。
• （3）函数fmincon的求解器中新增内点算法； • （4）提供了KNITRO优化库的接口； • （5）函数lsqcurvefit、lsqnonlin和fsolve的优化选项参
数PrecondBandWidth默认值由0变为inf； • （6）优化选项参数TolConSQP的默认值修改为1e–6； • （7）输出结构中引入了参数constrviolation。
• GUI优化工具的界面 主要分为三大块：
• 左边为优化问题的描 述及计算结果显示（
Problem Setup and Results）；
• 中间为优化选项的设 置（Options）；
• 右边为帮助（Quick Reference）。
• 为了界面的简洁，可 以单击右上角的 “<<”按钮将帮助隐 藏起来。 2020/7/10
2020/7/10
5.1.1 工具箱的功能
优化工具箱主要可以用于解决以下问题： • （1）求解无约束条件非线性极小值； • （2）求解约束条件下非线性极小值，包
括目标逼近问题、极大-极小值问题以及半 无限极小值问题； • （3）求解二次规划和线性规划问题； • （4）非线性最小二乘逼近和曲线拟合； • （5）非线性系统的方程求解； • （6）约束条件下的线性最小二乘优化； • （7）求解复杂结构的大规模优化问题。
2020/7/10
5.1.3 工具箱的结构
2020/7/10
5.2 工具箱函数
2020/7/10
函数输入参数
2020/7/10
函数输出参数
2020/7/10
பைடு நூலகம்
模型输入时需要注意的问题
• （1）目标函数最小化 • 优化函数fminbnd、fminsearch、fminunc、fmincon、
fgoalattain、fminmax和lsqnonlin都要求目标函数最小 化。 • （2）约束非正 • 优化工具箱要求非线性不等式约束的形式为Ci(x)≤0， 通过对不等式取负可以达到使大于零的约束形式变为 小于零的不等式约束形式的目的。 • （3）避免使用全局变量ce Model.vi”等VI来实现。
2020/7/10
5.1.2 工具箱的新特色
MATLAB R2019b提供的优化工具箱是4.1版本，4.1版本较 之以前的3.x版本，主要增加了以下新的特色。
• （1）函数fmincon、fminimax和fgoalattain中引入了并 行机制，加快了梯度的计算速度；
• （2）函数gatool和psearchtool 整合到优化工具箱GUI 中；
• 通过本书，读者不仅能掌握使用MATLAB最优化工具 箱来快速解决实际问题，而且能学会分析优化算法和 采用MATLAB编程解决最优化问题，从而提高分析和 解决问题的能力。
• 本书可作为信息、数学、经济、金融、管理、运筹、 统计、计算机以及有关理工科专业的本科生、研究生 作为教材、实验或教学参考书，也可供相关工程技术 与管理人员、数学建模爱好者参考。
2020/7/10
5.3 GUI优化工具
优化工具（optimtool）是2019年9月在MATLAB 7.2版本 优化工具箱3.1版本中推出的，它是执行下列常见优化 任务的图形用户界面。
• 选择求解器并定义优化问题； • 设置和检查优化选项； • 运行问题并将结果可视化； • 在MATLAB工作空间和优化工具之间导入和导出问题