matlab 优化函数集锦 1 函数 linprog 格式 x = linprog(f,A,b) %求min f ' *x sub.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 x0 x = linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0,options) % 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，exitflag=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。 2 foptions 函数 对于优化控制，MATLAB 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。 ...
