[x,fval]= fmincon

时间: 2024-06-01 17:08:00 浏览: 125
PDF

fmincon函数用法[文].pdf

star5星 · 资源好评率100%
fmincon 是一个 MATLAB 函数，用于求解带有约束条件的非线性优化问题的最小值。它的语法格式如下： [x,fval]= fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon,options) 其中，fun 是目标函数，x0 是优化变量的初始值，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 是选项参数。 函数输出包括最优解 x 和最小值 fval。
阅读全文

相关推荐

rar

fmincon.rar_ fmincon_fmincon_fmincon function_fmincon 函数_matlab

[x,fval] = fmincon(@objective,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0,options) 其中： - @objective：指向目标函数的句柄或函数名。 - A,b：不等式约束矩阵，A*x <= b。 - Aeq,beq：等式约束矩阵，Aeq*x = beq。 - lb,ub：...

[x, fval] = fmincon(fun, x0, A, b, Aeq, beq, [], [], nonlcon);为什么会错

1. 输入参数 fun 不符合 fmincon 函数的要求，例如 fun 不是函数句柄或者函数文件。 2. 输入参数 x0 的维度与 fun 函数的输入维度不一致。 3. 线性不等式约束条件 Ax ≤ b 的维度不正确，或者不满足要求。 4. 线性...

[x, fval] = fmincon(fun, x0, [], [], [], [], lb, ub, [], options);

[x, fval] = fmincon(fun, x0, A, b, Aeq, beq, lb, ub, nonlcon, options) 其中，各个参数的含义如下： - fun：目标函数，即需要最小化的函数。 - x0：初始点，即优化问题的起始点。 - A、b：线性不等式约束矩阵和...

x0=rand(1); sampledata=daily_log_return; [x,fval] = fmincon(@(x)objective_l(x,sampledata),x0,[],[],[],[],0,1) % 方法二：最小误差法（目标，样本误差函数最小） x0=rand(1); sampledata=daily_log_return; [x,fval] = fmincon(@(x)objective_e(x,sampledata),x0,[],[],[],[],0,1) % GARCH 参数估计 Gv=garch('GARCHLags',1,'ARCHLags',1,'offset',NaN); EsGv=estimate(Gv,daily_log_return);在matlab中分别是什么意思

第一段代码用于使用最小方法（也称为最小二乘法）对样本数据进行拟合，通过最小化误差函数来估计参数x，其中objective_l是样本误差函数。 第二段代码同样用于拟合样本数据，不过这里使用的是最小误差法而不是最小...

x0=rand(1); sampledata=daily_log_return; [x,fval] = fmincon(@(x)objective_l(x,sampledata),x0,[],[],[],[],0,1)分别表示了什么

- [x,fval]：输出参数估计值x和误差函数的最小值fval。 - []：表示没有线性或非线性等式约束条件。 - []：表示没有线性或非线性不等式约束条件。 - []：表示没有LB（下限）约束条件。 - []：表示没有UB（上限）约束...

代码： x = ones(1,sparse_degree)'; options = optimset('LargeScale','off','display','iter'); [x,fval] = fmincon(@(x)objfun1(x,AA,BB,CC,DD,EE,G,L,O,sparse_degree),ini_asset_ratios,A,b,[],[],lb,ub,options); x1 = x; obj1 = fval;报错为：错误使用 optimfcnchk (第 115 行) NONLCON must be a function. 出错 fmincon (第 442 行) confcn = optimfcnchk(NONLCON,'fmincon',length(varargin),funValCheck,flags.gradconst,false,true); 出错 sub_alg (第 58 行) [x,fval] = fmincon(@(x)objfun1(x,AA,BB,CC,DD,EE,G,L,O,sparse_degree),ini_asset_ratios,A,b,[],[],lb,ub,options);怎么修改

[x, fval] = fmincon(@(x)objfun1(x,AA,BB,CC,DD,EE,G,L,O,sparse_degree), ini_asset_ratios, A, b, [], [], lb, ub, @nonlcon, options); 通过这样的修改，你应该能够解决报错问题，并成功运行你的代码。请...

options = optimoptions('fmincon', 'Display', 'iter', 'Algorithm', 'sqp'); [x, fval] = fmincon(@plant_trees, x0, [], [], [], [], lb, ub, [], options);

这段代码使用了 MATLAB 的 fmincon 函数，用于求解一个非线性约束优化问题。具体来说，它的实现是通过最小化一个由 plant_trees 函数计算得出的目标函数实现的...最后，该函数返回了最优解 x 和对应的目标函数值 fval。

Supplied objective function must return a scalar value. 出错 final1 (第 12 行) [x, fval] = fmincon(fun, [0.5; 2], A, b, [], [], lb, ub, [], options);

[x, fval] = fmincon(fun, [0.5; 2], A, b, [], [], lb, ub, [], options); % 输出结果 disp('最优解：'); disp(x); disp('目标函数值：'); disp(fval); 请注意，这里的权重w1和w2可以根据具体问题进行调整，...

出错 text1 (第 1 行) [x,fval] = fmincon('fun1',[0;0;0],[],[],[],[],[0;0;0],[],'fun2')？

[x, fval] = fmincon(fun, x0, A, b, Aeq, beq, lb, ub, nonlcon) 其中，fun是需要最小化的目标函数，x0是初始点，A和b是线性不等式约束，Aeq和beq是线性等式约束，lb和ub分别是变量的下界和...

错误使用 fmincon (line 626) The constraint function must return two outputs; the nonlinear inequality constraints and the nonlinear equality constraints. 出错 PH_1 (line 7) [x,fval] = fmincon(f,x0,[],[],[],[],[],[],g,options);

这个错误提示是因为您在使用 fmincon 函数时，您的约束函数没有...[x, fval] = fmincon(f, x0, A, b, Aeq, beq, lb, ub, @mycon, options); 其中，@mycon 表示您的约束函数。 希望这个解释可以帮助您解决问题。

x0=[1;1]; A=[2 3 ;1 4]; b=[6;5]; Aeq=[];beq=[]; VLB=[0;0]; VUB=[]; [x,fval]=fmincon('fun3',x0,A,b,Aeq,beq,VLB,VUB);

这是一个使用 Matlab 中的 fmincon 函数求解无...运行这段代码会得到最优解 x 和最优解对应的目标函数值 fval。需要注意的是，这个函数需要你自己定义目标函数 fun3，并且输入输出变量需要符合函数接口规范。

f = @(x) 1/2*x(1)^2 + 1/6*x(2)^2; % 目标函数 g = @(x) [x(1)+x(2)-1;]; % 约束条件 x0 = [1;1]; % 初始点 max_iter = 100; % 最大迭代次数 tol = 0.001; % 收敛精度 options = optimoptions('fmincon','Algorithm','interior-point','MaxIterations',max_iter,'ConstraintTolerance',tol); [x,fval] = fmincon(f,x0,[],[],[],[],[],[],g,options); x % 输出最优解 err = norm(x-[0.25;0.75]); % 计算误差 fprintf('误差为%f\n',err); % 输出误差 弹出错误使用 fmincon (line 626) The constraint function must return two outputs; the nonlinear inequality constraints and the nonlinear equality constraints. 出错 PH_1 (line 7) [x,fval] = fmincon(f,x0,[],[],[],[],[],[],g,options);怎么修改

你需要修改约束函数 g，使其返回两个输出，即非线性不等式约束和非线性等式约束，即使约束函数只有一个等式约束，也需要将非线性不等式约束设置为空。...然后你可以继续使用 fmincon 函数来求解最优解。

帮我看看哪里出错了： aeq=[1,1,1]; beq=[120]; lb=[30;0;20]; ub=[inf;50;inf]; [x,fval]=fmincon('sy411',rand(3,1),[],[],aeq.beq,lb,ub)

[x, fval] = fmincon('sy411', rand(3, 1), [], [], aeq, beq, lb, ub); 这段代码使用fmincon函数来最小化函数sy411。rand(3,1)生成一个3x1的随机向量，作为初始点。[]表示没有非线性约束条件。aeq和...

MAtlab函数[x, fval,exitfrag] = fmincon(objective, x0, [], [], Aeq, beq, lb, ub, [], options);

这一个使用Matlab中的fmincon函数进行非线性约束优化的示例代码。该函数的输入参数包括： - objective：目标函数，需要定义为一个函数句柄。 - x0：变量的初始值。 - []：用于定义不等式约束的矩阵，这里为空，表示...

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

这是 MATLAB 中使用最小化...该函数将返回最优解 x 和最优值 fval。需要注意的是，该函数需要提供初始变量值，且需要满足所有的线性和非线性约束条件。如果无法满足，则需要重新选择初始变量值或者修改约束条件。

[x,fval,exitflag,output] = fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,[],options);如何设置选项

可以使用 optimoptions 函数来设置选项。具体来说，可以使用以下语法： options = optimoptions('fmincon','OptionName1',...[x,fval,exitflag,output] = fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,[],options);

options = optimoptions('fmincon','Display','iter','Algorithm','sqp','MaxFunEvals',100); [x,fval,exitflag,output] = fmincon(@(x)fun1(x),x0,[],[],[],[],lb,ub,@(x)fun2(x),options);麻烦解释一下这段代码

这段代码是使用 MATLAB 中的优化工具箱中的 fmincon ...- fval 是目标函数在优化后的解处的函数值； - exitflag 是求解器退出的标志，0 表示找到了解； - output 是一个包含优化过程中的一些统计信息的结构体。

位置 1 处的索引超出数组边界(不能超出 1)。 出错 work2>@(x)f(a,b,x(1))+f(a,b,x(2))+f(a,b,x(3))+c*(x(1)+x(2)) (第 5 行) fun = @(x) f(a, b, x(1)) + f(a, b, x(2)) + f(a, b, x(3)) + c * (x(1) + x(2)); 出错 fmincon (第 567 行) initVals.f = feval(funfcn{3},X,varargin{:}); 出错 work2 (第 14 行) [x, fval] = fmincon(fun, x0, A, b, Aeq, beq, lb, ub, [], options); 原因: Failure in initial objective function evaluation. FMINCON cannot continue.

[x, fval] = fmincon(fun, x0, A, b, Aeq, beq, lb, ub, [], options); % 输出结果 disp(['第一季度生产：' num2str(x(1)) ' 台，存储：' num2str(40 - x(1)) ' 台']); disp(['第二季度生产：' num2str(x(2)) ' 台...
docx

PHP语言基础知识详解及常见功能应用.docx

本文详细介绍了PHP的基本语法、变量类型、运算符号以及文件上传和发邮件功能的实现方法，适合初学者了解和掌握PHP的基础知识。

最新推荐

recommend-type

PHP语言基础知识详解及常见功能应用.docx

本文详细介绍了PHP的基本语法、变量类型、运算符号以及文件上传和发邮件功能的实现方法，适合初学者了解和掌握PHP的基础知识。
recommend-type

公司金融课程期末考试题目

公司金融整理的word文档
recommend-type

适用于 Python 应用程序的 Prometheus 检测库.zip

Prometheus Python客户端Prometheus的官方 Python 客户端。安装pip install prometheus-client这个包可以在PyPI上找到。文档文档可在https://prometheus.github.io/client_python上找到。链接发布发布页面显示项目的历史记录并充当变更日志。吡啶甲酸
recommend-type

火炬连体网络在MNIST的2D嵌入实现示例

资源摘要信息:"Siamese网络是一种特殊的神经网络，主要用于度量学习任务中，例如人脸验证、签名识别或任何需要判断两个输入是否相似的场景。本资源中的实现例子是在MNIST数据集上训练的，MNIST是一个包含了手写数字的大型数据集，广泛用于训练各种图像处理系统。在这个例子中，Siamese网络被用来将手写数字图像嵌入到2D空间中，同时保留它们之间的相似性信息。通过这个过程，数字图像能够被映射到一个欧几里得空间，其中相似的图像在空间上彼此接近，不相似的图像则相对远离。 具体到技术层面，Siamese网络由两个相同的子网络构成，这两个子网络共享权重并且并行处理两个不同的输入。在本例中，这两个子网络可能被设计为卷积神经网络（CNN），因为CNN在图像识别任务中表现出色。网络的输入是成对的手写数字图像，输出是一个相似性分数或者距离度量，表明这两个图像是否属于同一类别。 为了训练Siamese网络，需要定义一个损失函数来指导网络学习如何区分相似与不相似的输入对。常见的损失函数包括对比损失（Contrastive Loss）和三元组损失（Triplet Loss）。对比损失函数关注于同一类别的图像对（正样本对）以及不同类别的图像对（负样本对），鼓励网络减小正样本对的距离同时增加负样本对的距离。 在Lua语言环境中，Siamese网络的实现可以通过Lua的深度学习库，如Torch/LuaTorch，来构建。Torch/LuaTorch是一个强大的科学计算框架，它支持GPU加速，广泛应用于机器学习和深度学习领域。通过这个框架，开发者可以使用Lua语言定义模型结构、配置训练过程、执行前向和反向传播算法等。 资源的文件名称列表中的“siamese_network-master”暗示了一个主分支，它可能包含模型定义、训练脚本、测试脚本等。这个主分支中的代码结构可能包括以下部分： 1. 数据加载器（data_loader）: 负责加载MNIST数据集并将图像对输入到网络中。 2. 模型定义（model.lua）: 定义Siamese网络的结构，包括两个并行的子网络以及最后的相似性度量层。 3. 训练脚本（train.lua）: 包含模型训练的过程，如前向传播、损失计算、反向传播和参数更新。 4. 测试脚本（test.lua）: 用于评估训练好的模型在验证集或者测试集上的性能。 5. 配置文件（config.lua）: 包含了网络结构和训练过程的超参数设置，如学习率、批量大小等。 Siamese网络在实际应用中可以广泛用于各种需要比较两个输入相似性的场合，例如医学图像分析、安全验证系统等。通过本资源中的示例，开发者可以深入理解Siamese网络的工作原理，并在自己的项目中实现类似的网络结构来解决实际问题。"
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

L2正则化的终极指南：从入门到精通，揭秘机器学习中的性能优化技巧

![L2正则化的终极指南：从入门到精通，揭秘机器学习中的性能优化技巧](https://img-blog.csdnimg.cn/20191008175634343.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MTYxMTA0NQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. L2正则化基础概念 在机器学习和统计建模中，L2正则化是一个广泛应用的技巧，用于改进模型的泛化能力。正则化是解决过拟
recommend-type

如何构建一个符合GB/T19716和ISO/IEC13335标准的信息安全事件管理框架，并确保业务连续性规划的有效性？

构建一个符合GB/T19716和ISO/IEC13335标准的信息安全事件管理框架，需要遵循一系列步骤来确保信息系统的安全性和业务连续性规划的有效性。首先，组织需要明确信息安全事件的定义，理解信息安全事态和信息安全事件的区别，并建立事件分类和分级机制。 参考资源链接：[信息安全事件管理：策略与响应指南](https://wenku.csdn.net/doc/5f6b2umknn?spm=1055.2569.3001.10343) 依照GB/T19716标准，组织应制定信息安全事件管理策略，明确组织内各个层级的角色与职责。此外，需要设置信息安全事件响应组(ISIRT)，并为其配备必要的资源、
recommend-type

Angular插件增强Application Insights JavaScript SDK功能

资源摘要信息:"Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件" 知识点详细说明： 1. 插件用途与功能： Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件主要用途在于增强Application Insights的Javascript SDK在Angular应用程序中的功能性。通过使用该插件，开发者可以轻松地在Angular项目中实现对特定事件的监控和数据收集，其中包括： - 跟踪路由器更改：插件能够检测和报告Angular路由的变化事件，有助于开发者理解用户如何与应用程序的导航功能互动。 - 跟踪未捕获的异常：该插件可以捕获并记录所有在Angular应用中未被捕获的异常，从而帮助开发团队快速定位和解决生产环境中的问题。 2. 兼容性问题： 在使用Angular插件时，必须注意其与es3不兼容的限制。es3（ECMAScript 3）是一种较旧的JavaScript标准，已广泛被es5及更新的标准所替代。因此，当开发Angular应用时，需要确保项目使用的是兼容现代JavaScript标准的构建配置。 3. 安装与入门： 要开始使用Application Insights Angular插件，开发者需要遵循几个简单的步骤： - 首先，通过npm（Node.js的包管理器）安装Application Insights Angular插件包。具体命令为：npm install @microsoft/applicationinsights-angularplugin-js。 - 接下来，开发者需要在Angular应用的适当组件或服务中设置Application Insights实例。这一过程涉及到了导入相关的类和方法，并根据Application Insights的官方文档进行配置。 4. 基本用法示例： 文档中提到的“基本用法”部分给出的示例代码展示了如何在Angular应用中设置Application Insights实例。示例中首先通过import语句引入了Angular框架的Component装饰器以及Application Insights的类。然后，通过Component装饰器定义了一个Angular组件，这个组件是应用的一个基本单元，负责处理视图和用户交互。在组件类中，开发者可以设置Application Insights的实例，并将插件添加到实例中，从而启用特定的功能。 5. TypeScript标签的含义： TypeScript是JavaScript的一个超集，它添加了类型系统和一些其他特性，以帮助开发更大型的JavaScript应用。使用TypeScript可以提高代码的可读性和可维护性，并且可以利用TypeScript提供的强类型特性来在编译阶段就发现潜在的错误。文档中提到的标签"TypeScript"强调了该插件及其示例代码是用TypeScript编写的，因此在实际应用中也需要以TypeScript来开发和维护。 6. 压缩包子文件的文件名称列表： 在实际的项目部署中，可能会用到压缩包子文件（通常是一些JavaScript库的压缩和打包后的文件）。在本例中，"applicationinsights-angularplugin-js-main"很可能是该插件主要的入口文件或者压缩包文件的名称。在开发过程中，开发者需要确保引用了正确的文件，以便将插件的功能正确地集成到项目中。 总结而言，Application Insights Angular插件是为了加强在Angular应用中使用Application Insights Javascript SDK的能力，帮助开发者更好地监控和分析应用的运行情况。通过使用该插件，可以跟踪路由器更改和未捕获异常等关键信息。安装与配置过程简单明了，但是需要注意兼容性问题以及正确引用文件，以确保插件能够顺利工作。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

L1正则化模型诊断指南：如何检查模型假设与识别异常值（诊断流程+案例研究）

![L1正则化模型诊断指南：如何检查模型假设与识别异常值（诊断流程+案例研究）](https://www.dmitrymakarov.ru/wp-content/uploads/2022/10/lr_lev_inf-1024x578.jpg) # 1. L1正则化模型概述 L1正则化，也被称为Lasso回归，是一种用于模型特征选择和复杂度控制的方法。它通过在损失函数中加入与模型权重相关的L1惩罚项来实现。L1正则化的作用机制是引导某些模型参数缩小至零，使得模型在学习过程中具有自动特征选择的功能，因此能够产生更加稀疏的模型。本章将从L1正则化的基础概念出发，逐步深入到其在机器学习中的应用和优势