求高人用matlab解這道最優化問題 大括號裡的是約束條件 謝謝

時間 2021-08-30 11:13:07

1樓:匿名使用者

此類問題,可以用[x,fval,exitflag,output]=fmincon('myfun',x0,a,b,aeq,beq,lb,ub,'mycon')求解。

初值x0 =

0.1112 0.7803 0.3897x1、x2、x3值

x =77.5934 29.4027 -105.9961 %即x1、x2、x3

minf(x)最小值

fval =

-20.6378 %即minf(x)

驗證:x1+x2+x3=1

ans =

1.0000

180*x1+110*x2+150*x3+70*x1*x2-60*x1*x3+210*x2*x3≤0.01

ans =

0.0100

2樓:百川一歸大海

function [x,f]=mainbdu()

clc;clear

x0=[0 1 0]';

aeq=[1 1 1];

beq=1;

a=eye(3);

b=[0 0 0]';

lb=;

ub=;

x = fmincon(@myfun,x0,a,b,aeq,beq,lb,ub);

f=feval(@myfun,x);

function f = myfun(x)

f =-(0.6*x(1)+0.2*x(2)+0.3*x(3));

function [c,ceq] = mycon(x)

c =-(180*x(1)+110*x(2)+150*x(3)+70*x(1)*x(2)-60*x(1)*x(3)+210*x(2)*x(3)-0.01);

ceq = ;

在command視窗執行[x,f]=mainbdu()得到

x =0.3333

0.3333

0.3333

f =-0.3667

no feasible solution found.無可行解,你這條件不能全部滿足。

有約束最優化問題,用matlab求解

3樓:兔子和小強

假設最來

優時候的a1不等於自a2,那麼取a1' = a2' = max將是更優的解。因此,最優時候的a1與a2必定相等。

給定角加速度a時,加速時間越長那麼轉過的角度越多。在加速度不大於0.5g的約束下,加速時間最多可以是:

加速與減速過程所轉過的角度是a*t(a)^2,是個隨a遞減的函式。假設最優時候的角加速度為a,加速時間t < t(a),那麼可以增大a到某個值a',加速時間為t(a'),使得a'*t(a')^2 = at^2。因此,最優時候的加速時間必取到最大值。

綜上,可得最終優化式子:

**如下:

g = 9.8;

r = .056;

t = @(a)(g^2/(4*r^2*a^4)-1/a^2)^(1/4);

f = @(a)t(a)+22.2/a/t(a);

a = fminsearch(f, 1e-6);

fprintf('a1 = a2 = %f\nt1 = t3 = %f\nt2 = %f\n', a, t(a), 22.2/a/t(a)-t(a))

如何用matlab求有限制條件的目標函式的最小值求解一個優化問題(目標函式非線性,約束函式線性)?

4樓:匿名使用者

x(1) = -4.0301e+016 x11x(2) = -5.3913e+016 x12x(3) = -4.

4068e+016 x13x(4)= -4.5546e+016 x14x(5) = -4.5676e+016 x21x(6)= -4.

9899e+016 x22x(7) = -4.7096e+016 x23x(8) = -5.1703e+016 x24x(9) = -4.

1011e+016 x31x(10)= -5.6188e+016 x32x(11) = -4.5560e+016 x33x(12) = -4.

8603e+016 x34x(13)= -3.9511e+016 x41x(14) = -5.5470e+016 x42x(15)= -4.

4843e+016 x43x(16) = -4.4756e+016 x44

5樓:匿名使用者

lingo是處理最優化問題的最好方法。。。

6樓:匿名使用者

為啥不用lingo?

關於matlab程式設計,最優化問題求解,即求最大值,哪位大師可以幫忙寫下**?謝謝了!滿意追加財富值!

7樓:匿名使用者

lingo解答:

max=x1+x2+x3+x4+x5;

x1+x2+x4<=95;

x3+x4+x5<=80;

x1+x4<=82;

x2+x4+x5<=90;

x3+x5<=71;

global optimal solution found.

objective value: 166.0000

infeasibilities: 0.000000

total solver iterations: 6

variable value reduced cost

x1 5.000000 0.000000

x2 81.00000 0.000000

x3 71.00000 0.000000

x4 9.000000 0.000000

x5 0.000000 0.000000

row slack or surplus dual price

1 166.0000 1.000000

2 0.000000 1.000000

clear all;close all;clc;

f=[-1;-1;-1;-1;-1]; %這個是你的目標函式是係數

a=[1,1,0,1,0;

0,0,1,1,1;

1,0,0,1,0;

0,1,0,1,1;

0,0,1,0,1]; %這裡是約束的左邊係數,注意這裡是a*x<=b,所以你的條件中要化為小於等於,所以這裡只選了第1和第2個條件

b=[95;80;82;90;71]; %約束的右邊係數

xmin=[0;0]; %變數的最小值,就是上面的條件(4)

xmax=[inf;inf] %變數的最大值,此例中無,設為無窮大

x0=xmin; %計算的初值

[x,fmin]=linprog(f,a,-b,,,xmin,xmax,x0);

x,fmin

x =31.0632

44.2715

-17.3126

-170.3348

-53.6874

fmin =

166.0000

8樓:baby地方打工

matlab

f=[-1;-1;-1;-1];

a=[1,1,0,1,0;0,0,1,1,1;1,0,0,1,0;0,1,0,1,1;0,0,1,0,1];

b=[95;80;82;90;71];

[x,y]=linprog(f,a,b,,,zeros(4,1));

x,y=-y;

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