fmincon函数对目标函数的要求

使用匿名函数句柄就可以了fmincon需要的函数fun只有一个输入参数fun(x)而你的函数需要多一个能改变的变量那么形式变成myfun(p,x)p就是你要传递的参数,x还是原来的输入当然首先,你得写

max=@sum(routes(i,j):q(j)*x(i,j)+p(i)*x(i,j)-c(i,j)*x(i,j));

SQP算法这是从matlab帮助文档中找到的信息Active-SetOptimizationIfequalityconstraintsarepresentanddependentequalitiesa

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(

这个问题看似简单,但要想真正解决,可能从理论上存在很大的问题.如果英语阅读能力过得去,建议看一下MathWorks官网上的一个讨论：www.mathworks.com/matlabcentral/ne

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=.;%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

优化工具箱提供fmincon函数用于对有约束优化问题进行求解,其语法格式如下：x=fmincon(fun,x0,A,b)x=fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq)x=fmincon(f

用if呗在小于等于0或者0.（自己定义了）的时候等于0.大于等于0的时候等于1,不久可以了.

[x,fval]=fmincon(@myfirstfun,x0,[],[],[],[],[0;0],[90;90])%这句写错了,改一下就好了

未定义nargout,nargout

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

主要问题：1、关于Trust-region-reflective算法的警告该类方法不适用于存在非线性约束的情况,所以用警告的方式提示你使用别的方法.如果不介意看到警告信息,直接忽略无妨；如果不想看到警

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

有可能陷入了局部最优解,目标函数为非凸的

当让不行,看书上的简介

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,.

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