matlab求函数全局最小值

Matlab 中可以使用内置的优化工具箱（Optimization Toolbox）来寻找函数的全局最小值。最常用的函数是 `fminbnd` 和 `fminunc`。这里简单介绍一下这两种方法：

1. **fminbnd**：适用于单变量的一维函数最小化。它通过二分法搜索的方式，对给定区间内的连续函数找到局部最优解。语法通常是这样的：

   [x,fval] = fminbnd(fun,a,b)

其中 `fun` 是目标函数，`a` 和 `b` 分别是函数的下界和上界。

2. **fminunc**：用于无约束多变量函数的优化，特别是非线性函数。它基于梯度下降算法或其他迭代方法。如果你有一个向量形式的目标函数 `f(x)`，你可以这样调用：

   x0 = initial guess; % 初始猜测点
   options = optimoptions('fminunc', 'Algorithm', 'quasi-newton'); % 设置选项
  [x,fval] = fminunc(fun,x0,options);

为了找到全局最小值，你可能需要结合其他策略，比如先使用 `fminbnd` 粗略定位一个区域，然后在这个区域内使用 `fminunc` 进行更精确的搜索。此外，对于复杂问题，你可能还需要设置合适的算法选项和搜索限制。

相关问题

matlab求函数最小值

在Matlab中求函数最小值可以使用以下函数：

1. fminsearch：使用 Nelder-Mead simplex 算法寻找函数的无约束最小值。

例如，要求函数 `f(x) = x^2 + 3*x - 4` 的最小值，可以使用以下代码：

f = @(x) x^2 + 3*x - 4;
x0 = 0; % 初始值
[x, fval] = fminsearch(f, x0);

其中，`x` 是最小值的位置，`fval` 是最小值。

2. fminunc：使用共轭梯度法或拟牛顿法寻找函数的局部最小值。

例如，要求函数 `f(x) = x^2 + 3*x - 4` 的最小值，可以使用以下代码：

f = @(x) x^2 + 3*x - 4;
x0 = 0; % 初始值
[x, fval] = fminunc(f, x0);

其中，`x` 是最小值的位置，`fval` 是最小值。

需要注意的是，以上两个函数都只能寻找函数的局部最小值，而不能保证是全局最小值。如果要寻找全局最小值，需要使用其他算法或者对函数进行特殊处理。

MATLAB求函数最小值点

MATLAB 中可以使用内置函数 `fminbnd` 或者 `fminunc` 来寻找函数的最小值点。这里简单解释一下这两个函数：

1. **fminbnd** 函数用于一维无约束优化，它会在指定的区间内找到单峰连续函数的全局最小值。基本语法是：

   [x_min, f_min] = fminbnd(fun, a, b)

`fun` 是需要最小化的函数，`a` 和 `b` 是函数的搜索范围。

2. **fminunc** (或 `fminunc2` 对于多变量) 是用于非线性优化的函数，它可以处理多变量函数并返回局部最优解。它的基本语法是：

   x_min = fminunc(@fun,x0,options)

`@fun` 指向包含目标函数的匿名函数，`x0` 是初始猜测点，`options` 是优化选项结构。

使用这些函数时，通常需要提供函数的定义、搜索范围以及可能的优化选项。如果函数有导数，提供导数信息可能会提高算法效率。例如，对于带有导数的函数，你可以使用 `optimset` 函数设置 'Algorithm' 参数为 'quasi-newton' 或 'trust-region'.

如果你想找出特定函数的最小值点，可以按照以下步骤操作：

% 设定函数 fun(x)，x 的范围，和初始猜测点
function f = my_function(x)
    % 定义你的函数...
end

% 设置边界
a = lower_bound;
b = upper_bound;

% 调用 fminbnd 或 fminunc
[x_min, f_min] = fminbnd(@my_function, a, b);

% 打印结果
fprintf('Minimum value occurs at x = %.4f with a minimum value of %.4f.\n', x_min, f_min);