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mAtlAB求解非线性规划

用蒙特卡洛法求解的基本思想1 在估计的区域内随机取若干试验点.2 然后从实验点中找出可行点.3 再从可行点中选择最小点.END 基本假设 试验点的第j个分量xj服从[aj ,bj]内的均匀分布. END 求解过程1 先产生一个随机数作为初始试验点,以后则将上一个试验点的第j个分量随机产生,其它分量不变而产生一新的试验点.这样,每产生一个新试验点只需一个新的随机数分量.当K>MAXK或P>MAXP时停止迭代.2 符号说明:P: 试验点总数; MAXP:最大试验点总数;K: 可行点总数; MAXK:最大可行点数; 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.

贴一下你的代码试试,一般非线性规划可以试试fmincon函数

假设你的参数为:C,其声明和调用方法如下nonlfun.mfunction f=nonlfun(x,C)f=-2*x(1) -3* x(2) -5* x(3);nonlcon.mfunction [c,ceq]=nonlcon (x,C)ceq=[x(1)^2+ x(2)^2+x(3)^2-1];c=[];[x,fval]=fmincon(@nonlfun,[1,1,1],[],[],[],[],[0,0,0],[1,1,1], @nonlcon,C) 这样就可以实现带参数求优化,我没有调试,希望对你有帮助.

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.

1. 把抄[x,fval]=fmincon('fun',x0,A,b,Aeq,beq,VLB,VUB,'mycon') 改为 [x,fval]=fmincon('fun',x0,A,b,Aeq,beq,VLB,VUB) 我不是太清楚袭你为什么要加baimycon没用吧.2. 目标函du数加负号(因为zhifmincon是求最小dao值) function f=fun(x) f=-

matlab有专门的优化工具箱,可以用来解决非线性规划问题.建议你最好看下具体的函数设置,比如fmincon函数:fmincon attempts to solve problems of the form:min f(x) subject to: a*x c(x) lb 你可以按照他要求输入约束条件.另外,对于图中的求和问题,其实就是sum(sum((c.*x))) 不信的话,你可以用下面的小程序验证一下:a=magic(5) b=rand(5) s1=sum(sum(a.*b)) s2=0; for i=1:5 for j=1:5 s2=s2+a(i,j)*b(i,j); end end s2

用蒙特卡洛法求解的基本思想 1 在估计的区域内随机取若干试验点. 2 然后从实验点中找出可行点. 3 再从可行点中选择最小点. 基本假设 1 试验点的第j个分量xj服从[aj ,bj]内的均匀分布. 1 先产生一个随机数作为初始试验点,以后则将上

nonlfun.mfunction f=nonlfun(x)f=-2*x(1) -3* x(2) -5* x(3);nonlcon.mfunction [c,ceq]=nonlcon (x)c=[-x(1)^2- x(2)^2- x(3)^2-1];ceq=[];[x,fval]=fmincon(@nonlfun,[1,1,1],[],[],[],[],[0,0,0],[1,1,1], @nonlcon)

有以下几个问题:(1)你这是多目标,还是单目标.(2)你的约束为线性约束,不需要mycon1这个函数(而且你也用得不对).(3)你的fun44(x),x是向量,你的程序里不能有y,z,应使用x(1),x(2),x(3)表示.(4)Ax代码我就不帮你写了,你再看下帮助文件应该能懂的.

function test()options.Algorithm = 'active-set'; % 设置求解算法x0 = [0,0,0]; % 迭代初始值[x,fval] = fmincon(@myfun,x0,[],[],[],[],[],[],@mycon,options); % 求解x % x1 x2 x3的取值-fval % 最大值endfunction f = myfun(x)f = -(2*x(1) + 3*x(1)^2 + 3*x(2)

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