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1、matlab优化函数集锦1函数linprog格式x=linprog(f,A,b)%求minf'*xsub.to线性规划的最优解。x=linprog(f,A,b,Aeq,beq)%等式约束，若没有不等式约束，则A=[]，b=[]。x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub)%指定x的范围，若没有等式约束，则Aeq=[]，beq=[]x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0)%设置初值x0x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0,optio
2、ns)%options为指定的优化参数[x,fval]=linprog(…)%返回目标函数最优值，即fval=f'*x。[x,lambda,exitflag]=linprog(…)%lambda为解x的Lagrange乘子。[x,lambda,fval,exitflag]=linprog(…)%exitflag为终止迭代的错误条件。[x,fval,lambda,exitflag,output]=linprog(…)%output为关于优化的一些信息说明若exitflag>0表示函数收敛于解x，exi
3、tflag=0表示超过函数估值或迭代的最大数字，exitflag<0表示函数不收敛于解x；若lambda=lower表示下界lb，lambda=upper表示上界ub，lambda=ineqlin表示不等式约束，lambda=eqlin表示等式约束，lambda中的非0元素表示对应的约束是有效约束；output=iterations表示迭代次数，output=algorithm表示使用的运算规则，output=cgiterations表示PCG迭代次数。2foptions函数对于优化控制，MATLA
4、B提供了18个参数，这些参数的具体意义为：options(1)-参数显示控制（默认值为0）。等于1时显示一些结果。options(2)-优化点x的精度控制(默认值为1e-4)。options(3)-优化函数F的精度控制(默认值为1e-4)。options(4)-违反约束的结束标准(默认值为1e-6)。options(5)-算法选择，不常用。options(6)-优化程序方法选择，为0则为BFCG算法，为1则采用DFP算法。options(7)-线性插值算法选择，为0则为混合插值算法，为1则采用立方插
5、算法。options(8)-函数值显示(目标—达到问题中的Lambda)options(9)-若需要检测用户提供的梯度，则设为1。options(10)-函数和约束估值的数目。options(11)-函数梯度估值的个数。options(12)-约束估值的数目。options(13)-等约束条件的个数。options(14)-函数估值的最大次数（默认值是100×变量个数）options(15)-用于目标—达到问题中的特殊目标。options(16)-优化过程中变量的最小有限差分梯度值。options(
6、17)-优化过程中变量的最大有限差分梯度值。options(18)-步长设置(默认为1或更小)。Foptions已经被optimset和optimget代替，详情请查函数optimset和optimget。3函数fminbnd格式x=fminbnd(fun,x1,x2)%返回自变量x在区间上函数fun取最小值时x值，fun为目标函数的表达式字符串或MATLAB自定义函数的函数柄。x=fminbnd(fun,x1,x2,options)%options为指定优化参数选项[x,fval]=fminbnd
7、(…)%fval为目标函数的最小值[x,fval,exitflag]=fminbnd(…)%xitflag为终止迭代的条件[x,fval,exitflag,output]=fminbnd(…)%output为优化信息说明若参数exitflag>0，表示函数收敛于x，若exitflag=0，表示超过函数估计值或迭代的最大数字，exitflag<0表示函数不收敛于x；若参数output=iterations表示迭代次数，output=funccount表示函数赋值次数，output=algorithm表
8、示所使用的算法。4函数fminsearch格式x=fminsearch(fun,x0)%x0为初始点，fun为目标函数的表达式字符串或MATLAB自定义函数的函数柄。x=fminsearch(fun,x0,options)%options查optimset[x,fval]=fminsearch(…)%最优点的函数值[x,fval,exitflag]=fminsearch(…)%exitflag与单变量情形一致[x,fval,exitflag,output]=fmins
