用Matlab解无约束优化问题.ppt
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1、MatlabMatlab优化工具箱简介优化工具箱简介1.MATLAB1.MATLAB求解优化问题的主要函数求解优化问题的主要函数2.2.优化函数的输入变量优化函数的输入变量 使用优化函数或优化工具箱中其它优化函数时,输入变量见下表:3.3.优化函数的输出变量优化函数的输出变量4 4控制参数控制参数optionsoptions的设置的设置 (3)MaxIterMaxIter:允许进行迭代的最大次数,取值为正整数.OptionsOptions中常用的几个参数的名称、含义、取值如下中常用的几个参数的名称、含义、取值如下:(1)DisplayDisplay:显示水平.取值为off时,不显示输出;取值为
2、iter时,显示每次迭代的信息;取值为final时,显示最终结果.默认值为final.(2)MaxFunEvalsMaxFunEvals:允许进行函数评价的最大次数,取值为正整数.例:opts=optimset(Display,iter,TolFun,1e-8)该语句创建一个称为opts的优化选项结构,其中显示参数设为iter,TolFun参数设为1e-8.控制参数控制参数optionsoptions可以通过函数可以通过函数optimsetoptimset创建或修改。命创建或修改。命令的格式如下:令的格式如下:(1)options=options=optimset(optimfunoptims
3、et(optimfun)创建一个含有所有参数名,并与优化函数optimfun相关的默认值的选项结构options.(2)options=optimset(param1,value1,param2,value2,.)options=optimset(param1,value1,param2,value2,.)创建一个名称为options的优化选项参数,其中指定的参数具有指定值,所有未指定的参数取默认值.(3)options=optimset(oldops,param1,value1,param2,options=optimset(oldops,param1,value1,param2,value
4、2,.)value2,.)创建名称为oldops的参数的拷贝,用指定的参数值修改oldops中相应的参数.返回用用MatlabMatlab解无约束优化问题解无约束优化问题 其中(3)、(4)、(5)的等式右边可选用(1)或(2)的等式右边。函数fminbnd的算法基于黄金分割法和二次插值法,它要求目标函数必须是连续函数,并可能只给出局部最优解。常用格式如下:常用格式如下:(1)x=x=fminbndfminbnd(fun,xfun,x1 1,x,x2 2)(2)x=x=fminbndfminbnd(fun,xfun,x1 1,x,x2 2 ,options)options)(3)xx,fval
5、fval=fminbndfminbnd(.)(4)xx,fvalfval,exitflagexitflag=fminbndfminbnd(.)(5)xx,fvalfval,exitflagexitflag,output=output=fminbndfminbnd(.)主程序为主程序为 jizhi1.m:jizhi1.m:f=2*exp(-x).*sin(x);fplot(f,0,8);%作图语句 xmin,ymin=fminbnd(f,0,8)f1=-2*exp(-x).*sin(x);xmax,ymax=fminbnd(f1,0,8)例例2 2 对边长为3米的正方形铁板,在四个角剪去相等的正
6、方形以制成方形无盖水槽,问如何剪法使水槽的容积最大?解解先编写先编写M M文件文件fun0.mfun0.m如下如下:function f=fun0(x)f=-(3-2*x).2*x;主程序为主程序为jizhi2.m:jizhi2.m:x,fval=fminbnd(fun0,0,1.5);xmax=x fmax=-fval运算结果为运算结果为:xmax=0.5000,fmax=2.0000.即剪掉的正方形的边长为0.5米时水槽的容积最大,最大容积为2立方米.命令格式为命令格式为:(1)x=fminunc(fun,X0);或x=fminsearch(fun,X0)(2)x=fminunc(fun,
7、X0,options);或x=fminsearch(fun,X0,options)(3)x,fval=fminunc(.);或x,fval=fminsearch(.)(4)x,fval,exitflag=fminunc(.);或x,fval,exitflag=fminsearch(5)x,fval,exitflag,output=fminunc(.);或x,fval,exitflag,output=fminsearch(.)2、多元函数无约束优化问题、多元函数无约束优化问题标准型为标准型为:min F(X)3 fminunc为中型优化算法的步长一维搜索提供了两种算法,由options中参数Li
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