fmincon优化初值

你的代码中调用fmincon函数中@total1不应该是@myfun目标函数吗,后面的那个[c,ceq]=mycon(x)c(1)=350-163*x^(-2.86)*x(3)^0.86;c,

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(

一定要使用matlab吗?我使用mathematica计算了一下,由于mathematica中x(1)+4500x(2)+3375x(3)=4570条件报错,所以我修改了一下条件,近似采用x(1)+4

你可以查一下牛顿迭代的相关内容,如果我没记错的话,medium-scale是基于牛顿迭代来做的.

你的代码中调用fmincon函数中@total1不应该是@myfun目标函数吗,后面的那个@total1应该是@mycon为非线性约束functionf=myfun(x)f=0.192457*1e-4

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

x=.;%x是存放原来已知xi的行向量也就是x=[x1x2x3.xn]Ex=.;%Ex是个标量是期望值fun=@(p)sum(p.*log(x));%这目标函数的相反数,因为求最大就是相反数的最小Ae

如果你说的是计算过程中解跑到可行域外面,那个不是因为上下限不起作用,而是fmincon计算应该用的抛物线插值,而这种方法很容易使解跑到可行域外面,一旦出了可行域,很难自己调整回去,不知道是不是你的问题

可以把'10000/(x(1).'这个写成如下形式：w=[100000,w(2),...,w(n)];fori=1:length(w)y=@(x)w(i)/(x(1)*0.971/33.5.;[x,f

1、任意值,可能得不到理想的结果；2、经验值,结合各种条件自己的一个猜测值.比较贴近自己的理想结果.3、通过一定的方法确定初值.例如一些智能算法,像启发式算法,本身能够找到较为理想的结果,但是相对一些

fmincon函数是默认从你给定的x0为中心开始搜索,直至找到函数的最小值,并返回距离x0最近的函数最小值对应的x值这样我们在计算的时候就必须预先判定函数最小值的对应的x值的大概范围确保我们定的初值x

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

有可能陷入了局部最优解,目标函数为非凸的

Thereforemayusethechaosthesecharacteristics,usesthechaosvariabletocarryontheoverallsituationsearchan

我不是高手.变量可以是向量啊,这里你可以以一个2*20矩阵作为变量X,函数这么写：functiony=Epsilon(x)y=x(1,:)*x(2,:)';end

你可以定义functionf=myconj(A,x)f=A*x;给A赋你需要的值x=fmincon(@(x)myconj(A,x),x0,.

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]',

其实很简单,你把最后一句未尾的分号去掉就行了,即X0=[22];A=[10.1;-0.1-1];B=[4;-2];Aeq=[];Beq=[];LB=[];UB=[];NONLCON=[];option

functionfun(x,a,b,c)%其他参数,比如a,b,c等等代码end用的时候这么用,假设a,b,c分别为2,3,4x=fmincon(@fun(x,2,3,4),x0,A,b,Aeq,be