实验 matlab优化工具箱

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时间:2018-07-10

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1、matlab优化工具箱介绍在生活和工作中,人们对于同一个问题往往会提出多个解决方案,并通过各方面的论证从中提取最佳方案。最优化方法就是专门研究如何从多个方案中科学合理地提取出最佳方案的科学。由于优化问题无所不在,目前最优化方法的应用和研究已经深入到了生产和科研的各个领域,如土木工程、机械工程、化学工程、运输调度、生产控制、经济规划、经济管理等,并取得了显著的经济效益和社会效益。用最优化方法解决最优化问题的技术称为最优化技术,它包含两个方面的内容:1)建立数学模型即用数学语言来描述最优化问题。模型中的数学关系式反映了最

2、优化问题所要达到的目标和各种约束条件。2)数学求解数学模型建好以后,选择合理的最优化方法进行求解。最优化方法的发展很快,现在已经包含有多个分支,如线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划、多目标规划等。1概述利用Matlab的优化工具箱,可以求解线性规划、非线性规划和多目标规划问题。具体而言,包括线性、非线性最小化,最大最小化,二次规划,半无限问题,线性、非线性方程(组)的求解,线性、非线性的最小二乘问题。另外,该工具箱还提供了线性、非线性最小化,方程求解,曲线拟合,二次规划等问题中大型课题的求解方法,为优化方法在工

3、程中的实际应用提供了更方便快捷的途径。1.1优化工具箱中的函数优化工具箱中的函数包括下面几类:1.最小化函数表1最小化函数表函数描述fgoalattain多目标达到问题fminbnd有边界的标量非线性最小化fmincon有约束的非线性最小化fminimax最大最小化fminsearch,fminunc无约束非线性最小化fseminf半无限问题linprog线性规划quadprog二次规划2.最小二乘(曲线拟合)函数表2最小二乘函数表函数描述线性最小二乘lsqlin有约束线性最小二乘lsqcurvefit非线性曲线拟

4、合lsqnonlin非线性最小二乘lsqnonneg非负线性最小二乘 1.2模型输入时需要注意的问题使用优化工具箱时,由于优化函数要求目标函数和约束条件满足一定的格式,所以需要用户在进行模型输入时注意以下几个问题:1.目标函数最小化优化函数fminbnd、fminsearch、fminunc、fmincon、fgoalattain、fminmax和lsqnonlin都要求目标函数最小化,如果优化问题要求目标函数最大化,可以通过使该目标函数的负值最小化即-f(x)最小化来实现。近似地,对于quadprog函数提供-H和

5、-f,对于linprog函数提供-f。2.约束非正优化工具箱要求非线性不等式约束的形式为Ci(x)≤0,通过对不等式取负可以达到使大于零的约束形式变为小于零的不等式约束形式的目的,如Ci(x)≥0形式的约束等价于-Ci(x)≤0;Ci(x)≥b形式的约束等价于-Ci(x)+b≤0。3.避免使用全局变量2最小化问题2.1线性规划2.1.1基本数学原理线性规划的标准形式要求目标函数最小化,约束条件取等式,变量非负。不符合这几个条件的线性模型要首先转化成标准形。Minz=fxs.t.Ax

6、linprog(f,A,b,Aeq,beq)x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub)x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0)x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0,options)[x,fval]=linprog(...)[x,fval,exitflag]=linprog(...)[x,fval,exitflag,output]=linprog(...)[x,fval,exitflag,output,lambda]=linprog(...)描述:

7、x=linprog(f,A,b)求解问题minf'*x,约束条件为A*x<=b。x=linprog(f,A,b,Aeq,beq)求解上面的问题,但增加等式约束,即Aeq*x=beq。若没有不等式存在,则令A=[]、b=[]。x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub)定义设计变量x的下界lb和上界ub,使得x始终在该范围内。若没有等式约束,令Aeq=[]、beq=[]。x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0)设置初值为x0。该选项只适用于中型问题,缺省时大型算法将忽略初值。x

8、=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0,options)用options指定的优化参数进行最小化。[x,fval]=linprog(...)返回解x处的目标函数值fval。[x,lambda,exitflag]=linprog(...)返回exitflag值,描述函数计算的退出条件。[x,lambda,exitflag,

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