fmincon函数的代码例子

以下是fmincon函数的MATLAB代码例子：

function [x, fval] = myfun()
x0 = [-1,2,3,-4,-5,6,7,-8,-9,10];
A = [];
b = [];
Aeq = [];
beq = [];
lb = [];
ub = [];
options = optimoptions('fmincon','Display','iter');
[x,fval] = fmincon(@fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,@nonlcon,options);

function f = fun(x)
f = sin(x(1)) + cos(x(2))^2 + (x(3)-x(4))^2 + x(5)*x(6) + sqrt(x(7)) - 3*x(8) - exp(x(9))*x(10);

function [c,ceq] = nonlcon(x)
c = sqrt(x(1)^2 + x(2)^2) - x(3);
ceq = [];

该例子中，fmincon函数用于求解非线性优化问题。其中，fun函数定义了目标函数，nonlcon函数定义了约束条件。x0为初始点，A、b、Aeq、beq、lb、ub为线性不等式约束、线性等式约束、上下限约束，options为优化选项。

相关问题

fmincon函数的代码例子 约束优化

以下是fmincon函数的一个简单的代码例子：

% Objective function to be minimized
fun = @(x) x(1)^2 + x(2)^2;

% Initial guess
x0 = [1,1];

% Lower bounds of variables
lb = [-10,-10];

% Upper bounds of variables
ub = [10,10];

% Nonlinear constraint function
nonlcon = @(x) deal([], x(1)^2 + x(2)^2 - 4);

% Call fmincon
[x,fval,exitflag,output] = fmincon(fun,x0,[],[],[],[],lb,ub,nonlcon)

在这个例子中，我们定义了一个目标函数和一个非线性约束函数。然后，我们将这些函数和一些其他参数传递给fmincon函数，这个函数将在给定的约束下找到目标函数的最小值。

需要注意，输入参数fun和nonlcon应该是函数句柄，而不是函数名。

fmincon函数的代码例子 非线性规划

以下是fmincon函数的代码例子：

% 定义目标函数
fun = @(x) (x(1) - 3)^2 + (x(2) - 1)^2;

% 设置初始值和上下界
x0 = [-1,-1];
lb = [-5,-5];
ub = [5,5];

% 定义非线性约束条件
nlcon = @(x) x(1)^2 + x(2)^2 - 4;

% 设置非线性优化选项
options = optimoptions('fmincon','Display','iter');

% 调用fmincon函数进行非线性规划
[x,fval,exitflag,output] = fmincon(fun,x0,[],[],[],[],lb,ub,nlcon,options);

上面的代码例子中，目标函数是一个二次函数，初始值为[-1,-1]，上下界分别为[-5,-5]和[5,5]。非线性约束条件是x1^2+x2^2-4=0，即圆心为(0,0)，半径为2的圆。最后通过调用fmincon函数进行非线性规划，得到最优解x和最小值fval。