opt=optimoptions (' fmincon’, 'Algorithm’, 'sap')如何设置最大函数评估次数

要设置最大函数评估次数，可以在 `optimoptions` 函数中使用 `'MaxFunctionEvaluations'` 选项。示例如下：

% 定义目标函数
fun = @(x) x(1)^2 + x(2)^2;

% 定义初始点
x0 = [1, 1];

% 定义约束条件
A = [];
b = [];
Aeq = [];
beq = [];
lb = [];
ub = [];

% 定义选项
options = optimoptions('fmincon', 'Algorithm', 'sqp', 'MaxFunctionEvaluations', 1000);

% 运行 fmincon 函数
[x,fval,exitflag,output] = fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,[],options);

在上述代码中，`optimoptions` 函数中增加了 `'MaxFunctionEvaluations', 1000`，表示最大函数评估次数为 1000。您可以将 1000 替换为您需要的具体数值。

相关问题

opt=optimoptions (' fmincon’, 'Algorithm’, 'sap')

这是一个 MATLAB 中用于非线性优化的函数 `fmincon` 的选项设置示例。`optimoptions` 函数用于创建一个用于优化过程的选项对象，可以通过该选项对象控制优化过程的行为。

在本示例中，`optimoptions` 函数的第一个参数是要设置选项的优化器名称，即 `fmincon`。第二个参数 `'Algorithm'` 用于设置优化算法的名称，这里将算法设置为 `'sap'`。`'sap'` 是 `fmincon` 的一个可选算法，表示使用逐步二次规划算法（Sequential Quadratic Programming，SQP）进行优化。

示例代码如下：

% 定义目标函数
fun = @(x) x(1)^2 + x(2)^2;

% 定义初始点
x0 = [1, 1];

% 定义约束条件
A = [];
b = [];
Aeq = [];
beq = [];
lb = [];
ub = [];

% 定义选项
options = optimoptions('fmincon', 'Algorithm', 'sqp');

% 运行 fmincon 函数
[x,fval,exitflag,output] = fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,[],options);

在上面的代码中，我们定义了目标函数 `fun`、初始点 `x0` 和约束条件，然后使用 `optimoptions` 函数将算法设置为 `'sqp'`，并将选项传递给 `fmincon` 函数。最后，运行 `fmincon` 函数，求解最优解。

function [x_opt, y_opt, f_opt] = maximize_profit() % 定义目标函数 f = @(x, y) -(16800 - 71.8*x +55.9*y - 6000)*x + 10.4*y + 4400; % 定义约束条件 lb = [-inf, -inf]; ub = [inf, inf]; Aeq = []; beq = []; Aineq = []; bineq = []; % 使用 fmincon 函数求解最优解 [x_opt, f_opt] = fmincon(@(x) f(x(1), x(2)), [0, 0], Aineq, bineq, Aeq, beq, lb, ub); y_opt = (16800 - 71.8*x_opt - 6000) / (-55.9); % 输出结果 fprintf('最优解为 x = %.4f，y = %.4f，最大值为 %.4f\n', x_opt, y_opt, -f_opt); end给此代码加入限定条件(-71.8x+5.375y＜0)

可以将新的限定条件加入到 Aineq 和 bineq 中，如下所示：

function [x_opt, y_opt, f_opt] = maximize_profit()
% 定义目标函数
f = @(x, y) -(16800 - 71.8*x +55.9*y - 6000)*x + 10.4*y + 4400;

% 定义约束条件
lb = [-inf, -inf];
ub = [inf, inf];
Aeq = [];
beq = [];
Aineq = [-71.8, 5.375];
bineq = [0];

% 使用 fmincon 函数求解最优解
[x_opt, f_opt] = fmincon(@(x) f(x(1), x(2)), [0, 0], Aineq, bineq, Aeq, beq, lb, ub);

y_opt = (16800 - 71.8*x_opt - 6000) / (-55.9);

% 输出结果
fprintf('最优解为 x = %.4f，y = %.4f，最大值为 %.4f\n', x_opt, y_opt, -f_opt);
end