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1、Matlab无约束优化函数1fminbnd求单变量函数最小值点2fminsearch求多变量函数最小值点3fminunc求多变量函数最小值点1fminbnd求单变量函数最小值点x=fminbnd(fun,x1,x2)x=fminbnd(fun,x1,x2,options)x=fminbnd(fun,x1,x2,options,P1,P2,...)[x,fval]=fminbnd(...)[x,fval,exitflag]=fminbnd(...)[x,fval,exitflag,output]=
2、fminbnd(...)采用黄金分割查找和抛物线插值算法必须参数:fun,x1,x2说明:fun为目标函数,用M文件或Inline定义x1,x2为目标函数的自变量的取值范围options是一个结构型的变量,用于指定优化参数,可通过optimset函数设置helpoptimset例子1:求解[x,fval]=fminbnd('cos(4*x+5)',0,pi/2)结果:x=1.1062fval=-1.0000表示当x=1.1062时,函数取得最小值-1。例子2:求解模型该模型的最小值点,也就是原模
3、型的最大值点。分析:1、先建立目标函数文件2、调用fminbnd首先转化为方法1:1、定义目标函数functionf=funmin1(x)f=-x.*(x.*x-8-15*x);2、输入命令求解[x,fval]=fminbnd('funmin1',-10,10)x=-0.2599fval=-1.0484即当x=-0.2599时,取得最大值1.0484。方法2:采用内联函数定义内联函数用inline。输入命令:f=inline('-x*(x.*x-15*x-8*x)')[x,fval]=fminb
4、nd(f,-10,10)2fminsearch函数用于求多变量函数的最小值点,它采用Neder-Mead单纯形算法。调用格式:[x,fval,exitflag,output]=fminsearch(fun,x0,options,p1,p2,...)例子:1、编写函数:functionf=fun1search(x)%通过fminsearch求极小值的函数f=2*(x(1)-1)^2+3*(x(2)-3)^2;2、输入命令求解:[x,fval,exitflag]=fminsearch('fun1se
5、arch',[00])结果:x=1.00003.0000fval=3.1076e-009exitflag=1Matlab求解函数列表fminbndfminsearchfminunc其他:linprog求解线性规划fmincon非线性规划quadprog二次规划其他针对特殊非线性规划(略)