matlab集训八（优化极值问题）

原创

于 2019-05-16 22:00:51 发布 · 1k 阅读

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本文介绍了MATLAB中解决优化问题的方法，包括线性优化、非线性优化以及多种极值求解函数的使用，如fmincon、fminbnd和quadprog等。通过实例解析了各函数的参数含义和应用，并强调了目标函数转换为标准形式的重要性。

求解优化问题

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
1.线性优化
注：linprog的表达式必须是<=

clc,clear 
f=[-4;-1]; 
A=[-1 2;2 3;1 -1]; 
b=[4;12;3]; 
[x,fval,exitflag,output]=linprog(f,A,b)

实例2：
在这里插入图片描述

令x1=x11,x2=x12,x3=x13......即可
f=2800*[1 0 0 0 1 0 0 1 0 1]+4500*[0 1 0 0 0 1 0 0 1 0]+...     6000*[0 0 1 0 0 0 1 0 0 0]+7300*[0 0 0 1 0 0 0 0 0 0]; 
A=-[1 1 1 1 0 0 0 0 0 0;0 1 1 1 1 1 1 0 0 0;

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