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1、2。二阶梯度方法这类方法很多，最简单的称为Newton-Raphson方法，而最常用的是Quasi-Newton方法。Quasi-Newton方法：useanapproximationoftheinverseHessian.Formofapproximationdiffersamongmethods牛顿-拉夫逊法BFGSmethodBroyden-Fletcher-Golfarb-ShannoDFPmethodDavidon-Fletcher-Powell优化问题及matlab实现 入门视频教程一www.4math.cnwww.matlab
2、sky.cnBy考拉2008.111、各种优化模型介绍2、典型优化函数的使用方法（线性、非线性、有约束、无约束、多目标规划，以及一般性非线性整型优化函数的使用和实例讲解）3、优化中参数设置4、matlab帮组系统的使用5、工具箱的安装方法非约束型规划问题[x,fval,exitflag,output]=fminsearch(fun,x0)实例：求函数f=8x-4y+x^2+3y^2的最小值f=8*x(1)-4*x(2)+x(1)^2+3*x(2)^2;确定一个初始点的方法：[x,y]=meshgrid(-10:.5:10);f=8*x-4*
3、y+x.^2+3*y.^2;surf(x,y,f)选初始点：x0=(0,0)x0=[0,0];[x,fval,exitflag]=fminunc(@f,x0)本例matlab代码example_1可以从www.matlabsky.cn获得。fminsearch和fminunc是matlab中关于无约束非线性优化问题的两个函数，用来求解函数的极小值。fminsearch()和fminunc()，前者适合处理阶次低但是间断点多的函数，后者则对于高阶连续的函数比较有效。根据它们各自的实现原理来看（其中，前者是利用了单纯形法的原理，后者是利用了拟牛
4、顿法的原理），这两个函数都容易陷入局部优化，并且结果的正确与否还要取决于初值点x0的选取。有约束线性优化[x,fval,exitflag,output,lambda]=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0,options)当我们用MATLAB软件作优化问题时，所有求maxf的问题化为求min(-f)来作。约束g(x)≥0，化为–g（x）≤0来作。实例：生产计划问题假设某厂计划生产甲、乙两种产品，现库存主要材料有A类3600公斤，B类2000公斤，C类3000公斤。每件甲产品需用材料A类9公斤，B类4公斤，C类3公斤。
5、每件乙产品，需用材料A类4公斤，B类5公斤，C类10公斤。甲单位产品的利润70元，乙单位产品的利润120元。问如何安排生产，才能使该厂所获的利润最大。建立数学模型：设x1、x2分别为生产甲、乙产品的件数。f为该厂所获总润。maxf=70*x(1)+120*x(2)s.t9*x(1)+4*x(2)≤36004*x(1)+5*x(2)≤20003*x(1)+10*x(2)≤3000x(1),x(2)≥0Matlab求解模型：minf=-(70*x(1)+120*x(2))s.t 9*x(1)+4*x(2)≤36004*x(1)+5*x(2)≤2
6、0003*x(1)+10*x(2)≤3000-x(1),-x(2)≤0linprog模型：f=[-70-120]s.tA=[94;45;310]B=[3600;2000;3000]Aeq=[];Beq=[]lb=[00];ub=[infinf]x0=[11]Code：example_2可以从www.matlabsky.cn下载linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0,options)options的参数描述：Display显示水平。选择’off’不显示输出；选择’iter’显示每一步迭代过程的输出；选择’final’显示
7、最终结果。MaxFunEvals函数评价的最大允许次数Maxiter最大允许迭代次数TolX x处的终止容限[x,fval]=linprog(…)左端fval返回解x处的目标函数值。[x,fval,exitflag,output,lambda]=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0)的输出部分：exitflag描述函数计算的退出条件：若为正值，表示目标函数收敛于解x处；若为负值，表示目标函数不收敛；若为零值，表示已经达到函数评价或迭代的最大次数。output返回优化信息：output.iterations表示迭代次
8、数；output.algorithm表示所采用的算法；outprt.funcCount表示函数评价次数。lambda返回x处的拉格朗日乘子。它有以下属性：lambda.lower
