matlab优化

这怎么又问?不是给你解答了么?不一样的么?再问：你改了积分函数，我用的是quad而你用的是int，我的alpha和beta可能是小数，保留一位的，你上次的方法不管用。所以我再来问问。再答：哦，那你慢慢

functionfgoalclear;clc;x0=[0000];%x的初值,随便给啦goal=[1111];%目标值,本题也可以随便给啦weight=[1111];%权重值,本题也可以随便给啦A=[

解题思路：本题根据题意招数等量关系，列方程解答即可。解题过程：见图片

nonlinearconstraintfunction（非线性约束辅助函数）改成function[c,ceq]=opt115(x)c(1)=-x(1);c(2)=-x(2);c(3)=-x(3);c(

[x fval]= fmincon(@(x) CostObj(x),x0,A,B,Aeq,Beq)再问：�����д���ѽ�����£�???Inputargument

%不知道你具体的问题是什么,下面是一个最基本的pso算法解决函数极值问题,如果是一些大型的问题,需要对速度、惯性常数、和自适应变异做进一步优化,希望对你有帮助functiony=fun(x)y=-20

f=@(x)8000*((x(1)-20)^2+400)+24000*sqrt((x(1)-20)^2+400)+8000*((x(2)-180)^2+57^2)+24000*sqrt((x(2)-1

这个有什么问题?结果都可以跑出来了哦~~~~~再问：太慢了。我做的是一个遗传算法的程序，这段程序alpha和beta是直接给出了的，但实际上是需要我用遗传算法来得到最好的alpha和beta的值，就是

=

因为f是一个凸函数,函数的极小值发生在f对x(1)和x(2)的偏导为0的地方,或者在约束条件的边界上.本题的主函数的点为x(1)=2,x(2)=3,在约束条件以外,所以,最小值发生在离这个点最近的约束

由题可知：假设底部半径为r,高度为h,则V=πr^2*h=8000,将h得式代入下式.总表面积S=2πr*h+πr^2因此,目标函数为：min2*8000/r+π*r^2程序如下：fminsearch

前者用信赖域法,后者用序列二次规划.所谓大规模问题指的是出现在工程,化学等领域中有大量优化变量的问题.由于自变量的维数很高,这样的问题是被分解成多个低维子问题来求解的.Medium－Scale优化问题

clearclc%求解优化函数f=@(x)x(1).*x(1)+x(2).*x(2)+2.*x(3).*x(3)+x(4).*x(4)-5.*x(1)-5.*x(2)-21.*x(3)+7.*x(4)

写matlab程序需要注意,尽量少用for.matlab从名字也可以看出是为矩阵运算设计的,所以你要多利用矩阵运算来处理问题.先给你如果我做此题,会写什么程序.以下是我的程序.set={0:9};t=

你的E和d在循环中,其长度不断变化,所以应该先给E和d预分配内存.对于四个for,我暂时没想到向量化的方法.但至少你可以改成这样fori=1:7    forj

刚好我最近也在使用MATLAB进行优化.output=iterations表示迭代次数output=algorithm表示使用的运算规则output=cgiterations表示PCG迭代次数在优化的

clear%调整一下初值即可clclb=[-1-1-1]';ub=[111]';[x,fval,exitflag]=fmincon(@(x)x(1)-x(2)*x(3),[0.2,0.5,0.5]',

第一个改成j=0:(2*n-1);w=cos(pi*j./n)+i*sin(pi*j./n)再问：那这一部分fork=2:nt=A(k)*w(j)^(k-1)还有比较优的算法吗？个人感觉计算次方会更复

其实,小于和小于等于是一样的!这么说：小于的极限就是小于等于所以,小于等于,你写成小于就好了!再问：那如果目标函数的最小值取值是，x=-8，可是约束条件是x+8

编写M文件fun.mfunctionf=fun(x)f=0.5*(1.067*10^7-1169*x(1)+8.82*x(1)^2-0.003*x(1)^3+4.53*10^7-x(1)^4)+8.8