已经买了域名怎么做网站,怎样做音视频宣传网站,网络推广渠道有哪些方式,云浮新增确诊病例1 工具箱概述1.1 功能#xff08;1#xff09;求解无约束条件非线性极小值#xff1b;#xff08;2#xff09;求解约束条件下非线性极小值#xff0c;包括目标逼近问题、极大-极小值问题和半无限极小值问题#xff1b;#xff08;3#xff09;求解二次规划和线性规划…1 工具箱概述1.1 功能1求解无约束条件非线性极小值2求解约束条件下非线性极小值包括目标逼近问题、极大-极小值问题和半无限极小值问题3求解二次规划和线性规划问题4非线性最小二乘逼近和曲线拟合5非线性系统的方程求解6约束条件下的线性最小二乘优化7求解复杂结构的大规模优化问题。1.2 工具箱的新特色MATLAB R2008b使用的是4.1版本的优化工具箱较3.x的变化在于1 fmincon、fminimax和fgoalattain中引入了并行机制加快梯度计算速度2 函数gatool和pserchtool整合到优化工具箱GUI中3 函数fmincon的求解器中新增内点算法4 提供了KNITRO优化库的接口5 函数lsqcurvefit、lsqnonlin和fsolve的优化选项参数PrecondBandWinth默认值由0变为inf6 优化选项参数TolConSQP的默认值改为1e-67 输出结构中引入了参数constrviolation。2 工具箱函数常用函数一元函数极小值Xfminbnd(‘F’,x1,x2)无约束极小值Xfminunc(‘F’,X0)Xfminsearch(‘F’,X0)线性规划Xlinprog(c,A,b)0-1整数规划Xbintprog(F)二次规划Xquadprog(H,c,A,b)约束极小值非线性规划Xfmincon(‘FG’,X0)非线性最小二乘Xlsqnonlin(F,X0)目标达到问题Xfgoalattain(‘F’,x,goal,w)极小极大问题Xfminimax(‘FG’,x0)输入参数中可以用options用于所有函数其中包括有一下参数。1 Display结果显示方式off不显示iter显示每次迭代的信息final为最终结果notify只有当求解不收敛的时候才显示结果。2 MaxFunEvals允许函数计算的最大次数取值为正整数。3 MaxIter允许迭代的最大次数正整数。4 TolFun函数值计算结果精度正整数。5 TolX自变量的精度正整数。而且可以用函数optimset创建和修改。模型输入时需要注意问题1 目标函数最小化2 约束非正3 避免使用全局变量。3 GUI优化工具3.1 启动命令行输入optimtoolStart-Toolboxes-Optimization-Optimization tool(optimtool)。3.2 界面图一GUI优化工具的界面分为三块最左边是优化问题的描述及计算结果显示中间为优化选项的设置右边是帮助可隐藏右上角的。具体各选项的功能和作用不做记录。3.3 使用步骤选择求解器solver和优化算法algorithm选定目标函数objective function设定目标函数的相关参数设置优化选项单击“start”按钮运行求解查看求解器的状态和求解结果将目标函数、选项和结果导入\导出。具体的如图二所示图二步骤示意图Algorithm有两个选择Large scale和Medium scale设置完参数点击start即可得到如图中的结果。3.4.2 无约束优化fminsearch求解器求f(x)|x^2-3*x2|的极小值初始点取x-7比较fminunc和fminsearch的差别。解启动优化工具用fminunc时设置参数如图点击start得到结果。用fminsearch时如下图用fminunc时结果是1.5而用fminsearch时结果是2。计算原等式有极小值为2由此有对于非光滑优化问题fminunc可能求不到正确的结果而fminsearch却能很好地解决这类问题的求解。3.4.3 约束优化fmincon求解器可用算法有Trust region reflective信赖域反射算法、Active set有效集算法、Interior point内点算法。求f(x)-x1*x2*x3的极小值约束条件是-x1-2*x2-2*x30且x12*x22*x372初始点101010。解首先见M文件约定FunUnc(x)-x(1)*x(2)*x(3)function yFunUnc(x)y-x(1)*x(2)*x(3);启动优化工具设置参数如图3.4.4 非线性最小二乘优化lsqnonlin求解器求minSx^2x-1^2(2*x^2-3)^2 初始点为x5 。解启动优化工具设置参数点start得结果如下图所示;3.4.5 线性规划linprog求解器略f处输入函数多项式的系数。基本方法如前面几类。3.4.6 智能优化算法ga求解器略要输入变量的个数。基本方法如前面几类。
