用matlab求非线性规划问题的最优解

题主给出的非线性规划问题，其最优解可以用matlab的fmincon函数求解，求解方法如下：1、根据条件，确定x、y、z的上下限 lb=[0,0,5];ub=[15,5,8];2、自定义目标函数，fmincon_fun(k)，即 x=k(1);y=k(2);z=k(3);m=21.6*sqrt(5^2+(8-z)^2 )+7.2*(sqrt(x^2+(5-x)^2...

matlab 求解非线性规划可以用fmincon函数来求解。求解过程如下：第一步、自定义目标函数，fmin(x)fmin=@(x) 0.007395768*x(1)^2 + 0.002729374*x(2)^2 + 0.006876885*x(1)*x(2)第二步、确定初始条件，即x0=[0,0]第三步、确定等式条件，即Aeq=[1,1],beq=[1]第四步、确定x的上下...

对于非线性规划问题，一般需要使用专门的优化软件或库来求解。该函数可以处理具有约束的非线性最小化问题。以下是MATLAB代码：matlab% 定义目标函数 f = @(x) x.^2 + x.^4 + x;定义约束条件 x0 = 0; % 初始值 A = []; % 不存在等式约束 b = []; % 不存在等式约束 lsqminconf(@(x...

利用matlab 求解非线性规划问题，其运行代码编写，可以这样来考虑：1、创建目标函数，myobj(x)f=-(2*x1+3*x1^2+3*x2+x2^2+x3)2、创建约束条件函数，mycon(x)根据给出的条件，来写不等式条件和等式条件 3、使用fmincon（）函数，求解x1，x2，x3。即 [x,fval,exitflag]=fmincon(@myobj,x...

用fmincon（）函数，可以求得非线性规划 x1*x2 的最大值。x1=8，x2=0.36788，f=2.943 代码如下：

X*：迭代产生的最优点；　 Q：迭代产生的最小值f(X*)，其初始值为计算机所能表示的最大数．MATLAB编程步骤：1 确定求解的非线性规划问题 2 依次编写三个m文件，首先编写目标函数的m文件 3 然后编写约束条件的m文件 4 再依据蒙特卡洛法求解的基本思想编写主程序的m文件。先初始化，利用unifrnd函数...

题主给出的线性规划模型可以用fmincon函数来 求其最优解，其方法：1、首先建立目标函数，objectivef(x)，其内容 y=x(1)*x(2)+2*(x(2)*x(3)+x(1)*x(3));2、然后建立约束函数，constrainf(x)，其内容 约束函数 c=[];非约束函数 ceq=x(1)*x(2)*x(3)-100;3、最后建立运行代码 ...

function [g,h] = fun2(x)g(1) =[x(1)-1];g(2) =[x(2)-1];h = [];2、选项问题。options = optimset('largescale','off')，此选项不适用于fmincon（）函数。应做如下改动 options = optimoptions('fmincon','Algorithm','interior-point');x0=[0,0][x,fval,exitflag] = ...

做线性规划的老大是LINGO,用起来很方便，比较傻瓜的一种。MATLAB做矩阵问题比较厉害。MATLAB做线性和非线性规划都有工具箱，做整数线性规划要额外到网上下载ipslv_mex的工具箱。我感觉是不太好用。在MATLAB中输入help linprog就会看到用法。参考资料：MA ...

以前matlab针对优化问题有几种命令，新版本的matlab已经将各种命令统一了，主要是通过fmincon函数来实现规化问题，不论是线性规划还是非线性规划，都可以用该命令。fmincon作为优化问题的万能命令，既可以解决带约束的优化问题，有可以解决不带约束的优化问题。下面简单介绍一下。fmincon命令的格式如下。解释如下...