Matlab 优化工具箱学习 Posted on 2009-10-24 19:25 feisky 阅读(740) 评论(0) 编辑 收藏 一直知道Matlab的优化工具箱，可是一直都没有学习，Matlab提供的功能主要有线性规划、非线性规划、极值问题等，这些也是比较常见的优化问题。 优化工具箱概述 1.MATLAB求解优化问题的主要函数 2.优化函数的输入变量 使用优化函数或优化工具箱中其它优化函数时, 输入变量见下表: 3. 优化函数的输出变量下表: 4．控制参数options的设置 Options中常用的几个参数的名称、含义、取值如下: (1) Display: 显示水平.取值为’off’时,不显示输出; 取值为’iter’时,显示每次迭代的信息;取值为’final’时,显示最终结果.默认值为’final’. (2) MaxFunEvals: 允许进行函数评价的最大次数,取值为正整数. (3) MaxIter: 允许进行迭代的最大次数,取值为正整数 控制参数options 可以通过函数optimset 创建或修改。命令的格式如下： (1) options=optimset(‘optimfun’) 创建一个含有所有参数名,并与优化函数optimfun 相关的默认值的选项结构 options. （2）options=optimset(‘param1’,value1,’param2’,value2,...) 创建一个名称为options 的优化选项参数,其中指定的参数具有指定值,所有未指定的参数取默认值. (3)options=optimset(oldops,‘param1’,value1,’param2’, value2,...) 创建名称为oldops 的参数的拷贝,用指定的参数值修改oldops 中相应的参数. 例：opts=optimset(‘Display’,’iter’,’TolFun’,1e-8) 该语句创建一个称为opts 的优化选项结构,其中显示参数设为’iter’, TolFun 参数设为1e-8. 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 (fun,x1,x2) （2）x= fminbnd (fun,x1,x2 ，options) （3）[x，fval]= fminbnd（...） （4）[x，fval，exitflag]= fminbnd（...） （5）[x，fval，exitflag，output]= fminbnd（...） 其中（3）、（4）、（5）的等式右边可选用（1）或（2）的等式右边。 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。 例1 求在0
