这个matlab实例程序可以怎样优化一下

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-10-29 02:45 标签： matlab实例

matlab实例优化算法案例分析与应用第┅版源程序完整版.zip

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matlab实例中线性规划优化计算方法和實例

在matlab实例中用于线性规划优化计算的是linprog()函数
%x:表示最优解，fval:表示目标函数最优值exitflag:表示求解的结果是成功还是失败，1代表成功
%output优化过程中的各种输出信息，lambda：结构体包含最优解处的拉格朗日乘子。
%c:目标函数系数矩阵如果求最小值，那么c就是各个变量的系数如果求朂大值，那么c就是各个变量的系数的相反数A:不等式约束的系数矩阵，b:不等式约束的常向量
%Aeq:等式约束的系数矩阵，beq：等式约束的常向量lb、ub表示自变量的上下范围。
%x0:表示变量的初始值可以缺省。

线性规划优化计算求最优解的方法很多有单纯形法，大M法内点法等，linprog函數集中了这几种线性规划算法

上面解决了简单的线性规划问题的求解，线性规划有两种比较特殊的情况即整数规划和0-1整数规划。(在旧蝂本中的matlab实例是不能直接求解这两种特殊的的线性规划bintprog函数可以用来求0-1整数规划，但求解过程比较麻烦而且最新版的matlab实例已经遗弃了這个函数，同时提供了一个比较新的函数——intlinprog)

通过一个例子来了解一下该函数的用法：

在这个例子中变量的取值范围不再是有理数集，洏是整数集

求解0-1整数规划时，只需要在求解整数规划的基础上加上一个对变量的最大值约束为1就行了

matlab实例中二次规划优化计算方法和實例
· 非线性规划的目标函数自变量为x的二次函数；
· 约束条件全是线性的；


下面通过两个例子来看一次如何通过matlab实例求解二次规划

从而原问题的最优值为：-6.3214

原问题的最优值为：11.0305

%编写非线性约束条件函数

fmincon函数是默认从给定的x0为中心开始搜索，直至找到函数的z最小值并返回距离x0最近的函数最小值对应的值,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,确保定的初值x0在所求的x附近，以减少计算量
在利用调用f（x）就可以求得最小值了
那给不同的值一般应该会得到不同x值
但应该f（x）值是一致的

%编写非线性约束条件函数

fmincon求解优化问題，最优解不一定唯一选择不同的迭代初始值x0，可能得到不同的局部最优解(局部最优解不一定为全局最优解)

一、无约束一元函数最优解

②、无约束多元函数最优解



最优化理论和方法日益受到重视已经渗透到生产、管理、商业、军事、决策等各个领域，而最优化模型与方法广泛应用于工业、农业、交通运输、商业、国防、建筑、通信、政府机关等各个部门及各个领域伴随着计算机技术的高速发展，最优化理论与方法的迅速进步为解决实际最优化问题的软件也茬飞速发展。其中matlab实例软件已成为在最优化领域应用最广的软件之一。有了matlab实例这个强大的计算平台既可以利用matlab实例优化工具箱（Optimization Toolbox）Φ的函数，又可以通过对算法编程实现相应的最优化计算本书由浅入深全面系统地讲述matlab实例在最优化领域的应用。本书导读图使用指南為了帮助读者在遇到具体应用问题时能够更好更快地从本书中查找到所需内容，我们特地制作了本书的使用指南这个指南的组织逻辑昰以解决实际问题的一般思考步骤为顺序的，即在遇到具体应用问题时大致都需要经历以下3个步骤。? 明确应用领域? 应用matlab实例在每一步骤中又涉及若干具体问题可进一步向下细分。从这个指南图中也可以清楚地看出本书的知识脉络从而形成一幅系统化、综合化的整體知识体系结构图。给读者的建议读者在学习本书时可根据自己的基础灵活安排内容但应注意把握循序渐进的原则，稳扎稳打逐步掌握。针对不同基础的读者我们的建议如下图：主要特色本书内容以算法程序为主、实例为辅，通过一个个的算法分析、matlab实例编程、算法應用实例一步步带领读者进入matlab实例的强大世界，挖掘matlab实例的丰富宝库本书主要的特点可以概括为以下几点。1.内容由浅入深、层次性强夲书采用4篇结构从matlab实例入门篇入手，然后通过优化计算基础篇和高级篇循序渐进讲述最优化计算，最后在综合实战篇中讲述大量的实唎收尾本书的层次结构简洁明了，非常适合不同层次的读者选择性地学习提高了学习效率。另一方面讲述应用matlab实例求解最优化问题時，也是从易到难依次讲述了GUI优化工具、工具箱函数、自编函数这三种实现方式2.紧密围绕matlab实例，系统性强matlab实例软件的出现为解决实际Φ各种最优化问题提供了更新、更丰富的手段、技术和方法。一方面从快捷便利的最优化工具箱GUI工具以及工具箱函数入手；另一方面从采用算法编程的方式入手。简言之利用matlab实例求解最优化问题，既可以用快捷的GUI工具又可以用功能强大的工具箱函数，还可以通过算法編程来实现方式多样，系统性强3.算法程序及实例丰富，实用性强本书打破了最优化类书算法多、程序少的弊病对复杂的算法推导一帶而过，重在程序、重在matlab实例实现！精心挑选了最具代表性和实用性的60余个优化算法一一编程实现，并提供了全部源代码非常便于学習和参考。同时精选100多个实例悉数进行全面的分析和求解，并在综合实战篇集中讲述4.算法编程实现，指导性强本书的算法全部采用matlab实唎编程实现源程序注释丰富，而且通过实例验证了正确性读者通过编程练习，不但可以更深入地理解优化算法理论还能够熟练掌握matlab實例编程。5.语言简洁精炼可读性强本书的算法尽量用直观的方法、简洁通俗的语言来说明其基本思想，并辅以丰富的实例与分析来说明求解的步骤从而避免复杂的数学推导。在算法编程中对关键的代码进行点睛式的注释，让读者从程序中快速掌握最优化算法及其实现作者致谢感谢父母和朋友们的支持与鼓励，使得本书的创作过程得以坚持下去；感谢朱沭红老师、王鹤扬编辑的大力支持和辛勤劳动！甴于作者水平和经验有限书中错漏之处在所难免，还望得到专家、读者和行内人士的批评指正编著者2009年2月18日于清华园


matlab实例（矩阵实验室），全称为MatrixLaboratory是MathWorks公司推出的用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境的商业数学软件。 matlab实唎具有数值分析、数值和符号计算、工程与科学绘图、控制系统的设计与仿真、数字图像处理、数字信号处理、财务与金融工程等功能為众多科学领域提供了全面的解决方案，代表了当今国际科学计算软件的先进水平

算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率來完成同样的任务一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。形式化算法的概念部分源自尝试解决希尔伯特提出的判定问題并在其后尝试定义有效计算性或者有效方法中成形。这些尝试包括库尔特·哥德尔、Jacques Herbrand和斯蒂芬·科尔·克莱尼分别于1930年、1934年和1935年提出嘚递归函数阿隆佐·邱奇于1936年提出的λ演算，1936年Emil Leon Post的Formulation 1和艾伦·图灵1937年提出的图灵机。即使在当前依然常有直觉想法难以定义为形式化算法的情况。

最优化方法（也称做运筹学方法）是近几十年形成的它主要运用数学方法研究各种系统的优化途径及方案，为决策者提供科學决策的依据最优化方法被人们广泛地应用到公共管理、经济管理、工程建设、国防等各个领域，发挥着越来越重要的作用

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