优化工具箱

1、第五讲 Matlab优化工具箱简介 -optimization toobox,1. 线性优化 2. 非线性优化 3. 极小化极大（Minmax）问题 4. 曲线拟合与插值,线性规划问题是目标函数和约束条件均为线性函数的问题，MATLAB7.0解决的线性规划问题的标准形式为min sub. to： 其中f、x、b、beq、lb、ub为向量，A、Aeq为矩阵. 其它形式的线性规划问题都可经过适当变换化为此标准形式.在MATLAB5.x以上版中，线性规划问题Linear Programming已用函数linprog取代了MATLAB5.x版中的lp函数.当然，由于版本的向下兼容性，一般说来，低版本中的函数在7.0版中仍可使用.,5.1 线性优。

2、第五讲 Matlab优化工具箱简介 -optimization toobox,1. 线性优化 2. 非线性优化 3. 极小化极大（Minmax）问题 4. 曲线拟合与插值,线性规划问题是目标函数和约束条件均为线性函数的问题，MATLAB7.0解决的线性规划问题的标准形式为min sub. to： 其中f、x、b、beq、lb、ub为向量，A、Aeq为矩阵. 其它形式的线性规划问题都可经过适当变换化为此标准形式.在MATLAB5.x以上版中，线性规划问题Linear Programming已用函数linprog取代了MATLAB5.x版中的lp函数.当然，由于版本的向下兼容性，一般说来，低版本中的函数在7.0版中仍可使用.,5.1 线性优。

3、机械优化设计MATLAB优化工具箱机械优化设计z 1 工具箱概述z 1.1 工具箱的功能z 1.2 工具箱的新特色z 1.3 工具箱的结构z 2 工具箱函数z 3 GUI优化工具z 3.1 GUI优化工具的启动z 3.2 GUI优化工具的界面z 3.3 GUI优化工具使用步骤z 3.4 GUI优化工具应用实例z 4 小结MATLAB优化工具箱机械优化设计1.1 工具箱的功能优化工具箱主要可以用于解决以下问题：z（1）求解无约束条件非线性极小值；z（2）求解约束条件下非线性极小值，包括目标逼近问题、极大-极小值问题以及半无限极小值问题；z（3）求解二次规划和线性规划问题；z（4）非线性最小二乘。

4、Matlab优化工具箱使用说明 Matlab优化工具箱使用说明 目录 目录 1 声 明 2 1.一个简单的示例3 2.优化工具箱简介5 2.1.优化工具箱概述.5 2.2.优化工具箱函数.7 2.3.优化函数的变量说明.9 2.4.控制优化算法的参数选项以及设置.11 2.5.最优化方法词汇英汉对照表.14 3.优化函数linprog的中文使用说明 16 4.利用linprog求解产销不平衡的运输模型 19 4.1.优化工具箱的工程应用步骤.19 4.2.问题.19 4.3.模型分析.19 4.4.模型建立.20 4.5.linprog求解模型 .20 5.Matlab介绍及特点 23 6.Matlab的帮助系统 25 6.1.命令行帮助（指令帮助）.25 6.2.联。

5、1, 最小化问题,一、 单变量最小化,1.相关函数介绍,（1） fminbnd,2,功能：找到固定区间内单变量函数的最小值。,语法和描述： fminbnd求取固定区间内单变量函数的最小值。 x = fminbnd(fun,x1,x2)返回区间x1，x2上fun参数描述的标量函数的最小值x。 x = fminbnd(fun,x1,x2,options)用options参数指定的优化参数进行最小化。,fminbnd,3,x = fminbnd(fun,x1,x2,options,P1,P2,.)提供另外的参数P1,P2等,传输给目标函数fun。如果没有设置options选项，则令options=。,x,fval = fminbnd(.)返回解x处目标函数的值。,x,fval,exitflag = fminbnd(.)。

6、基于MATLAB优化工具箱的优化计算,MATLAB优化工具箱,一、常用的优化功能函数求解线性规划问题的主要函数是linprog。求解二次规划问题的主要函数是quadprog。求解无约束非线性规划问题的主要函数是fminbnd、fminunc和fminsearch。 (un-condition)求解约束非线性规划问题的主要函数是fgoalattain和fminimax。,二、一般步骤,建立目标函数文件,针对具体工程问题建立优化设计的数学模型,不等式约束条件表示成g(X)0的形式,建立调用优化工具函数的命令文件,文件内容：必须的输入参数、描述标函数表达式等存储：以自定义的目标函数文件名存储在文件。

7、MATLAB 优化工具箱1 工具箱概述1.1 功能（1）求解无约束条件非线性极小值；（2）求解约束条件下非线性极小值，包括目标逼近问题、极大- 极小值问题和半无限极小值问题；（3）求解二次规划和线性规划问题；（4）非线性最小二乘逼近和曲线拟合；（5）非线性系统的方程求解；（6）约束条件下的线性最小二乘优化；（7）求解复杂结构的大规模优化问题。1.2 工具箱的新特色MATLAB R2008b 使用的是 4.1 版本的优化工具箱，较 3.x 的变化在于：（1） fmincon、fminimax 和 fgoalattain 中引入了并行机制，加快梯度计算速度；（2） 函数 gatool 和 。

8、精通MATLAB最优化计算,清华大学 龚纯 2009.4，ISBN：978-7-121-08251-1,本书的主要内容是应用MATLAB来解决最优化问题，通过将“最优化问题”、“MATLAB优化工具箱”和“MATLAB编程”这三方面有机结合进行讲述，即一方面是使用工具箱来快速解决最优化问题，另一方面是通过算法编程深入解决最优化问题。本书侧重于最优化算法的MATLAB实现，同时精选了大量的最优化问题实例，通过实例的求解，生动地教会读者掌握MATLAB在最优化问题方面的应用。通过本书，读者不仅能掌握使用MATLAB最优化工具箱来快速解决实际问题，而且能学会分析优化算法和。

9、1优化工具箱的使用MATLAB 的优化工具箱提供了各种优化函数，这些优化函数可以通过在命令行输入相应的函数名加以调用；此外为了使用方便，MATLAB 还提供了图形界面的优化工具（GUI Optimization tool ） 。1 GUI 优化工具1.1 GUI 优化工具的启动有两种启动方法：（1）在命令行输入 optimtool；（2）在 MATLAB 主界面单击左下角的 “Start”按钮，然后依次选择“ToolboxesOptimizationOptimization tool”1.2 GUI 优化工具的界面界面分为三大块：左边（Problem Setup and Results）为优化问题的描述及计算结果显示；中间（Options）为优化选。

10、MATLAB的优化工具箱目前MATLAB已经有30多个工具箱，例如：通讯工具箱、控制系统工具箱、模糊逻辑工具箱、高阶谱分析工具箱、图像处理工具箱、模型预测控制工具箱、神经网络工具箱等等。下面我们将介绍常用优化工具箱。首先说明，使用这个工具箱前，必须先安装此工具箱及其相关的PDF或者HTML格式的帮助文件。本节将用一些实例说明本工具箱中几个常用的函数命令用法。,fminu或fminunc求多变量函数的最小值，它使用的是拟牛顿法。 x=fminu(fun,x0)从初值x0寻找最小值并将结果赋值给x，其中目标函数fun由fun.m定义。 x=fminu(fun,x0,options)。

11、matlab 优化工具箱介绍 在生活和工作中，人们对于同一个问题往往会提出多个解决方案，并通过各方面的论证从中提取最佳方案。最优化方法就是专门研究如何从多个方案中科学合理地提取出最佳方案的科学。由于优化问题无所不在， 目前最优化方法的应用和研究已经深入到了生产和科研的各个领域，如土木工程、机械工程、化学工程、运输调度、生产控制、经济规划、经济管理等，并取得了显著的经济效益和社会效益。 用最优化方法解决最优化问题的技术称为最优化技术，它包含两个方面的内容： 1） 建立数学模型 即用数学语言来描述最优化问题。模型。

12、Matlab 优化工具箱详解(2008-10-20 09:15:00)标签：文化 1fminbnd进行有约束的一元函数最小值求解。它的求解命令是：X = FMINBND(FUN,x1,x2)，FUN 是目标函数，可以为表达式字符串或 MATLAB 自定义函数的函数柄，要求解在约束 x1 0，表示函数收敛于 x，若 exitflag=0，表示达到了最大迭代次数，exitflagx = 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)C = % 计算 x 处的非线性不等约束 的函数值。Ceq = % 计算 x 处的非线性等式约束的函数值。lambda 是 Lagrange 乘子。

13、1. .2 优化工具箱函数表-21 最小化函数表函 数 描 述fgoalattain 多目标达到问题fminbnd 有边界的标量非线性最小化fmincon 有约束的非线性最小化fminimax 最大最小化fminsearch, fminunc 无约束非线性最小化fseminf 半无限问题linprog 线性课题quadprog 二次课题表-22 方程求解函数表函 数 描 述线性方程求解fsolve。

14、matlab 优化工具箱介绍在生活和工作中，人们对于同一个问题往往会提出多个解决方案，并通过各方面的论证从中提取最佳方案。最优化方法就是专门研究如何从多个方案中科学合理地提取出最佳方案的科学。由于优化问题无所不在，目前最优化方法的应用和研究已经深入到了生产和科研的各个领域，如土木工程、机械工程、化学工程、运输调度、生产控制、经济规划、经济管理等，并取得了显著的经济效益和社会效益。用最优化方法解决最优化问题的技术称为最优化技术，它包含两个方面的内容：1） 建立数学模型 即用数学语言来描述最优化问题。模型中的。

15、Matlab 优化工具箱简介1 引言最优化方法是专门研究如何从多个方案中选择最佳方案的科学。最优化是一门应用广泛的学科,它讨论决策问题的最佳选择的特性,构造寻求最佳解的计算方法1。在生活和工作中，优化问题广泛存在。最优化方法的研究和应用已经涉及很多领域，并取得了很好的经济效益和社会效益。MATLAB 是 Mathworks 公司推出的一套功能强大的过程计算及数值分析软件，是目前世界上应用最广泛的工程计算软件之一2。它包含很多工具箱，主要用来扩充 matlab 的数值计算、符号运算、图形建模仿真等功能，使其能够用于多种学科。如，控制系。

16、9.1 概 述利用 Matlab 的优化工具箱，可以求解线性规划、非线性规划和多目标规划问题。具体而言，包括线性、非线性最小化，最大最小化，二次规划，半无限问题，线性、非线性方程（组）的求解，线性、非线性的最小二乘问题。另外，该工具箱还提供了线性、非线性最小化，方程求解，曲线拟合，二次规划等问题中大型课题的求解方法，为优化方法在工程中的实际应用提供了更方便快捷的途径。9.1.1 优化工具箱中的函数优化工具箱中的函数包括下面几类：1最小化函数表 9-1 最小化函数表函 数 描 述fgoalattain 多目标达到问题fminbnd 有边界的标量。

17、MATLAB优化工具箱 Optimization Toolbox,1.1 背景,一、优化工具箱简介,优化理论是一门实践性很强的学科。它被广泛应用于生产管理、军事指挥和科学实验等各种领域，如工程设计中的最优设计，军事指挥中的最优火力配置问题等。优化理论和方法奠基于20世纪50年代。,MATLAB的优化工具箱提供了对各种优化问题的一个完整的解决方案。其内容涵盖线性规划，二次规划、非线性规划、最小二乘问题、非线性方程求解、多目标决策、最小最大问题、以及半无限问题等的优化问题。其简洁的函数表达、多种优化算法的任意选择、对算法参数的自由设置，可使用。

18、MATLAB工具箱Matlab工具箱已经成为一个系列产品， Matlab主工具箱和各种工具箱（ toolbox ）一、工具箱简介 功能型工具箱 通用型功能型工具箱主要用来扩充 Matlab的数值计算、符号运算功能、图形建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能， 能够用于多种学科。 领域型工具箱 专用型领域型工具箱是学科专用工具箱，其专业性很强，比如控制系统工具箱（ Control System Toolbox）；信号处理工具箱（ Signal Processing Toolbox）；财政金融工具箱（ Financial Toolbox）等等。 只适用于本专业。Matlab常用工具箱 Matlab Main Toolb。

19、 MATLAB优化应用 1 线性规划模型 一 线性规划课题 实例1 生产计划问题 假设某厂计划生产甲 乙两种产品 现库存主要材料有A类3600公斤 B类2000公斤 C类3000公斤 每件甲产品需用材料A类9公斤 B类4公斤 C类3公斤 每件乙产品 需用材料A类4公斤 B类5公斤 C类10公斤 甲单位产品的利润70元 乙单位产品的利润120元 问如何安排生产 才能使该厂所获的利润最大 建立数学模型。