matlab无约束最优化函数有约束最优化函数

有约束最优化问题的一般描述为 min f (x),其中 xs.t.G ( x)0
x [x1, x2,L , xn ],该数学表示的含义即求取一组x，使得目标 函数f (x)为最小，且满足约束条件G（x) 0.记号s.t.是英文 suject to的缩写，表示x要满足后面的约束条件。 约束条件可以进一步细化为： 1.线性约束不等式：Ax b 2.线性等式约束：Aeq x beq 3.非线性不等式约束：Cx 0 4.非线性等式约束：Ceq 0 5.x的下界和上界：Lbnd x Ubnd
无约束最优化函数 有约束最优化函数
1 无约束最优化问题 2 有约束最优化问题 3 注意
1 无约束最优化问题 2 有约束最后化问题 3 注意
无约束优化问题的一般描述为：min f (x) x
其中x [x1, x2,L xn ]T ，该数学表达式的含义即求一组x, 使目标函数f (x)为最小。
fminunc命令与fminsearch都只能用于解决实数问题，求 得的结果也为局部最小值。
不同之处在于fminunc求极值目标函数必须连续； fminsearch求解的效率较低，但其可以求解非连续函数 极值。
1 无约束最优化问题最优化问题的一般描述为 min f (x),其中 xs.t.G ( x)0
1 无约束最优化问题 2 有约束最优化问题 3 注意
1 无约束最优化问题 2 有约束最优化问题 3 注意
fminsearch fminunc fminbnd fmincon
最大值问题 极小值问题
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x [x1, x2,L , xn ],该数学表示的含义即求取一组x，使得目标 函数f (x)为最小，且满足约束条件G（x) 0.记号s.t.是英文 suject to的缩写，表示x要满足后面的约束条件。 约束条件可以进一步细化为： 1.线性约束不等式：Ax b 2.线性等式约束：Aeq x beq 3.非线性不等式约束：Cx 0 4.非线性等式约束：Ceq 0 5.x的下界和上界：Lbnd x Ubnd