求解二次规划问题的最优解miny=11787-27.7x1-77.5x5-172.8x3^2+0.1x5^2+3.7x2x4+0.1x1x5-3.1x4x5+482.4x3x4,其中33≤x1≤200,33≤x2≤200,0.5≤x3≤5,0.3≤x4≤2.1,250≤x5≤400，matlab代码

可以使用MATLAB中的quadprog函数求解二次规划问题。首先将目标函数和约束条件转化为矩阵形式，然后调用quadprog函数求解即可。

代码如下：

% 目标函数系数矩阵
H = [0 -0.1 0 -3.7 -0.1; -0.1 0 0 0 0; 0 0 2*172.8 482.4 0; -3.7 0 482.4 0 3.1; -0.1 0 0 3.1 0];

% 目标函数常数项
f = [11787; 0; 0; 0; 0];

% 不等式约束系数矩阵
A = [1 0 0 0 0; 0 1 0 0 0; 0 0 1 0 0; 0 0 0 1 0; 0 0 0 0 1; -1 0 0 0 0; 0 -1 0 0 0; 0 0 -1 0 0; 0 0 0 -1 0; 0 0 0 0 -1];

% 不等式约束常数项
b = [200; 200; 5; 2.1; 400; -33; -33; -0.5; -0.3; -250];

% 调用quadprog函数求解
[x, miny] = quadprog(H,f,A,b,[],[],[33;33;0.5;0.3;250],[200;200;5;2.1;400]);

其中x为最优解，miny为目标函数的最小值。

相关问题

求解二次规划问题的最优解miny=11787-27.7x1-77.5x5-172.8x3^2+0.1x5^2+3.7x2x4+0.1x1x5-3.1x4x5+482.4x3x4,matlab代码

可以使用MATLAB中的quadprog函数来求解二次规划问题的最优解。具体的代码如下：

H = [0, 0, -345.6, 0, 0;
     0, 0, 3.7, 0, 0.1;
     -345.6, 3.7, -345.6, 0, 0;
     0, 0, 0, 0, -3.1;
     0, 0.1, 0, -3.1, 0.2];
f = [-27.7; 0; 0; 0; 0];
A = [];
b = [];
Aeq = [];
beq = [];
lb = [-inf; -inf; -inf; -inf; -inf];
ub = [inf; inf; inf; inf; inf];

x = quadprog(H,f,A,b,Aeq,beq,lb,ub);
miny = 11787 - 27.7*x(1) - 77.5*x(5) - 172.8*x(3)^2 + 0.1*x(5)^2 + 3.7*x(2)*x(4) + 0.1*x(1)*x(5) - 3.1*x(4)*x(5) + 482.4*x(3)*x(4);
disp(['The optimal solution is x = [', num2str(x'), '], and the minimum value of y is ', num2str(miny), '.']);

其中，H为二次项系数矩阵，f为一次项系数矩阵，A和b是线性不等式约束条件，Aeq和beq是线性等式约束条件，lb和ub是变量的上下界限制。通过quadprog函数求解得到的x就是最优解，再代入目标函数中计算得到最小值miny。

基于导数的应用计算函数y=x2-4x+3的最小值用visual怎么用代码实现

导数的应用可以用来求函数的最小值或最大值。

在 Visual Studio 中，你可以使用 C# 语言来实现计算函数 y=x^2-4x^3 的最小值。

首先，你需要定义一个函数来计算 y 的值：

double CalcY(double x)
{
    return x * x - 4 * x * x * x;
}

然后，你可以使用一个循环来枚举 x 的值，并计算 y 的值，找到 y 的最小值：

double minY = double.MaxValue;

for (double x = -10; x <= 10; x += 0.1)
{
    double y = CalcY(x);
    if (y < minY)
    {
        minY = y;
    }
}

Console.WriteLine("最小值为：" + minY);

注意，上面的代码只是一个示例，在实际应用中你可能需要更精细地调整循环的范围和步长，以便更准确地求出最小值。