fmincon写一个例子

好的，下面是一个使用fmincon函数求解非线性规划问题的例子：

假设有一个目标函数：f(x) = x1^2 + x2^2 + x3^2 + 2*x1*x2 - 2*x1*x3 - 2*x2*x3

同时存在以下约束条件：

x1 + x2 + x3 = 1

x1 >= 0, x2 >= 0, x3 >= 0

现在需要使用Matlab中的fmincon函数求解该最优化问题，代码如下：

% 定义目标函数和初始值
fun = @(x) x(1)^2 + x(2)^2 + x(3)^2 + 2*x(1)*x(2) - 2*x(1)*x(3) - 2*x(2)*x(3);
x0 = [0.2, 0.3, 0.5]; % 初始值

% 定义不等式约束和等式约束
A = [];
b = [];
Aeq = [1, 1, 1];
beq = 1;
lb = [0, 0, 0];
ub = [];

% 调用fmincon函数求解
[x, fval] = fmincon(fun, x0, A, b, Aeq, beq, lb, ub);

% 输出结果
disp(['最优解为：', num2str(x)]);
disp(['最优值为：', num2str(fval)]);

运行该代码，可以得到最优解为[0.33333, 0.33333, 0.33333]，最优值为-0.66667。

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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。

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。