Matlab编程：绘制优化求解器函数

Matlab编程：绘制优化求解器函数

在 Matlab 中，优化求解器是一种强大的工具，可以帮助我们找到一个或多个使得某个目标函数最小或最大的变量值。本文将介绍如何使用 Matlab 绘制优化求解器函数。

首先，我们需要定义一个目标函数，其中包含一个或多个变量。以下是一个简单的例子：

function y = myfun(x)
y = 4*x(1)^2 + 3*x(2)^2;
end

这个函数有两个变量 x(1) 和 x(2)，并返回它们的平方之和的四倍。

接下来，我们可以使用 Matlab 的优化求解器来寻找使得目标函数最小的变量值。例如，我们可以使用 fminsearch 函数进行无约束非线性最小化。以下是一个例子：

x0 = [1, 2]; % 初始值
[x, fval] = fminsearch(@myfun, x0) % 调用 fminsearch 函数

在这里，我们指定了一组初始值 x0 = [1,2]，然后调用 fminsearch 函数来执行非线性最小化。该函数返回两个值，其中 x 是找到的最小值对应的变量值，而 fval 是最小值本身。

为了更好地可视化优化求解器的结果，我们可以使用 fsurf 和 fcontour 函数来绘制目标函数的三维图和等高线图。以下是一个例子：

[x1, x2] =