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。

相关问题

用matlab解决非线性规划问题代码

下面是一个使用MATLAB的非线性规划示例代码：

% 定义目标函数和约束条件
fun = @(x) x(1)^2 + x(2)^2; % 目标函数为 x1^2 + x2^2
x0 = [-1,1]; % 初始点
A = [-1,2]; b = [2]; % 约束条件为 -x1 + 2x2 >= 2

% 解决非线性规划问题
[x,fval] = fmincon(fun,x0,A,b);

% 输出最优解和最优值
disp(['最优解为 x1=',num2str(x(1)),'，x2=',num2str(x(2))]);
disp(['最优值为 ',num2str(fval)]);

在这个例子中，我们定义了一个目标函数和一个约束条件。我们使用`fmincon`函数来解决这个非线性规划问题。该函数需要目标函数、初始点和约束条件作为输入，并返回最优解和最优值作为输出。在我们的例子中，我们输出了最优解和最优值。

请注意，这只是一个简单的示例。实际上，非线性规划问题可能更复杂，并可能需要更复杂的算法来解决。

利用matlab解决非线性规划问题

在MATLAB中，可以使用fmincon函数来解决非线性规划问题。fmincon函数的语法如下：

x = fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon,options)

其中，fun是目标函数，x0是初始点，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是变量的下限和上限，nonlcon是非线性约束条件，options是一个选项结构体，用于指定算法参数。

下面是一个简单的例子，演示如何使用fmincon函数来解决非线性规划问题：

% 定义目标函数
fun = @(x) x(1)^2 + x(2)^2;

% 定义约束条件
A = [1 2];
b = 3;
Aeq = [];
beq = [];
lb = [-10 -10];
ub = [10 10];
nonlcon = @(x) x(1)^2 + x(2)^2 - 25;

% 求解非线性规划问题
x0 = [0 0];
options = optimoptions('fmincon','Display','iter');
[x,fval,exitflag,output] = fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon,options);

在这个例子中，我们定义了一个目标函数f(x) = x1^2 + x2^2，并且设置了一些约束条件。然后，我们使用fmincon函数来求解非线性规划问题。最后，输出解向量x和目标函数的最小值fval。

需要注意的是，非线性规划问题的求解可能会受到初始点和算法参数的影响，因此需要进行充分的测试和调试。