matlab中matlabfmincon函数数解决下面问题，最好有具体程序

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-07-29 02:51 标签： matlabfmincon
如何用MATLAb中fmincon求解整数变量的优化问题_百度知道
如何用MATLAb中fmincon求解整数变量的优化问题
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fmincon不接受整数变量的规划，必须使用其他的函数。比如ga()。
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把整数作为约束 不过效果可能不好 可以尝试编写优化算法
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help fmincon
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关于fmincon函数变量取值范围的问题
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想对一个函数进行优化，采用的fmincon函数，在优化的过程中有这样一个问题，就是如果变量范围给的较大，则能很好的出来优化结果，但是如果将范围给在据解出值很近的范围内，则报错：??? Error using ==& sqpLineSearch at 20
Objective function is undefined at initial point. Fmincon cannot continue.
按说范围给的小了，应该算的更快才对。不知道怎么回事了，希望大家能帮我解答下，谢谢！
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麻烦楼主把源程序贴上来，没有例子，不好做解释
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麻烦楼主把源程序贴上来，没有例子，不好做解释
您好，我的问题和楼主的差不多，要麻烦大神帮忙看看了。但是我的M文件有些多，不方便贴上，有qq练习方式嘛，我的是
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Matlab的fmincon函数1
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在matlab中进行线性规划的时候，用到fmincon函数，请问这个函数如何调用？在command中直接写，会有warning，这样得到的结果正确吗？
函数&&fmincon
格式&&x = fmincon(fun,x0,A,b)
x = fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq)
x = fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub)
x = fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon)
x = fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon,options)
[x,fval] = fmincon(…)
[x,fval,exitflag] = fmincon(…)
[x,fval,exitflag,output] = fmincon(…)
[x,fval,exitflag,output,lambda] = fmincon(…)
[x,fval,exitflag,output,lambda,grad] = fmincon(…)
[x,fval,exitflag,output,lambda,grad,hessian] = fmincon(…)
参数说明：
fun为目标函数，它可用前面的方法定义；
x0为初始值；
A、b满足线性不等式约束 ，若没有不等式约束，则取A=[ ]，b=[ ]；
Aeq、beq满足等式约束 ，若没有，则取Aeq=[ ]，beq=[ ]；
lb、ub满足 ，若没有界，可设lb=[ ]，ub=[ ]；
nonlcon的作用是通过接受的向量x来计算非线性不等约束 和等式约束 分别在x处的估计C和Ceq，通过指定函数柄来使用，如：&&x = fmincon(@myfun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,@mycon)，先建立非线性约束函数，并保存为mycon.m：function [C,Ceq] = mycon(x)
% 计算x处的非线性不等约束 的函数值。
% 计算x处的非线性等式约束 的函数值。
lambda是Lagrange乘子，它体现哪一个约束有效。
output输出优化信息；
grad表示目标函数在x处的梯度；
hessian表示目标函数在x处的Hessiab值。
1. fmincon 函数提供了大型优化算法和中型优化算法。默认时，若在 fun 函数中提供了梯度（options 参数的 GeadObj 设置为 'on'），并且只有上下界存在或只有等式约束，fmincon 函数将选择大型算法。 当既有等式约束又有梯度约束时，使用中型算法。
2. fmincon 函数的中型算法一般是使用序列二次规划。在每一步迭代中求解二次规划子问题，并用 BFGS 法更新 Lagrangian 乘子和 Hessian 矩阵。
3. fmincon 函数的大型算法采用了subspace trust region 优化算法。这种算法是把目标函数在点x的邻域泰勒展开（x可以认为是人为提供的初始猜测），这个展开的邻域就是所谓的trust region，泰勒展开进行到二阶项为止。
4. fmincon 函数可能会给出局部最优解，这与初始值的选取有关。
warning可能是得到了局部最优解 这种问题对于fmincon这样的优化函数很正常 没什么特别的
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