用Matlab解无约束优化问题 一元函数无约束优化问题常用格式如下:(1)x= fminbnd (funx1x2)(2)x= fminbnd (funx1x2 options)(3)[xfval]= fminbnd(...)(4)[xfvalexitflag]= fminbnd(...)(5)[xfvalexitflagoutput]= fminbnd(...)其中(3)(4)(5)的等式右
MATLAB求解非线性规划无约束极值问题单变量函数求最小值的标准形式为st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。 函数fminbnd的算法基于黄金分割法和二次插值法,它要求目标函数必须是连续函数,并可能只给出局部最优解。x = fminbnd(fun,x1,
用MATLAB优化工具箱解线性规划 命令:x=linprog(cAb) 命令:x=linprog(cAbAeqbeq)注意:若没有不等式: 存在则令A=[ ]b=[ ]. 若没有等式约束 则令Aeq=[ ] beq=[ ].命令:[1] x=linprog(cAbAeqbeq VLBVUB) [2] x=linprog(cAbAeqbeq VLBVUB X0) 注意
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单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第七章 最优化计算方法一实验目的:第一节 线性方程组的应用1了解线性规划问题及可行解最优解的概念 2掌握Matlab软件关于求解线性规划的语句和方法二实验原理和方法:在生活实践中很多重要的实际问题都是线性的(至少能够用线性函数很好的近似表示)所以我们一般把这些问题化为线性的目标函数和约束条件进行分析通常将目标函数和约束都
1了解线性规划问题及可行解最优解的概念 线性规划的可行解是满足约束条件的解线性规划的最优解是使目标函数达到最优的可行解求解线性规划问题: x = 无约束规划问题的解法一般按目标函数的形式分为两大类:一类是一元函数的一维搜索法如黄金分割法插值法等另一类是求解多元函数的下降迭代法其中fun函数应预先定义到M文件中并设置初始解向量为x0 在命令窗口输入: Matlab程序:
单击以编辑母版标题样式单击以编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级西南科技大学网络教育数学建模与数学实验非线性规划 主讲教师: 彭煜 鲜大权 杨学南西南科技大学理学院数学系西南科技大学网络教育系列课程非线性规划的基本解法非线性规划的基本概念非线性规划 定义 如果目标函数或约束条件中至少有一个是非线性函数时的最优化问题就叫做非线性规划问题.非现性规划的基本概念 一
一有关函数???????在MATLAB中同一个函数有多种形式求解线性规划的函数LP也是如此这里推荐LP中最实用的形式x=lp(cAbxLBxUBx0nEq)它用于求解下列线性规划模型:????????min f=cx??????? s.t.? Ax=(<=)b??? (其中前nEq个约束市等式约束其余是不等式约束(<=))?????????????? xLB<=x<=xUB??????? 函
非线性规划实验目的实验内容2、掌握用数学软件求解优化问题。1、直观了解非线性规划的基本内容。1、非线性规划的基本理论。4、实验作业。2、用数学软件求解非线性规划。3、钢管订购及运输优化模型*非线性规划的基本解法非线性规划的基本概念非线性规划 返回定义如果目标函数或约束条件中至少有一个是非线性函数时的最优化问题就叫做非线性规划问题.非线性规划的基本概念其它情况: 求目标函数的最大值或约束条件为小于等
求最小c = [15101210121112999102015171318179913713101313]c=c(:)a=zeros(1025)for i=1:5 a(i(i-1)51:5i)=1 a(5ii:5:25)=1endb=ones(101)[xfval]=bintprog(c[][]ab)x=reshape(x[55]) fval求最大c = [-15-10-12-10-12-1
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