fmincon源代码

fmincon是MATLAB中的一个函数，用于求解带有约束的非线性最小化问题。该函数可以用来寻找在一些限制条件下使目标函数最小化的变量取值。下面是一个简单的fmincon的源代码示例：

% 定义目标函数
fun = @(x) x(1)^2 + x(2)^2;

% 设置初始猜测值
x0 = [0, 0];

% 设置约束条件
A = [];
b = [];
Aeq = [];
beq = [];
lb = [];
ub = [];

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

% 输出结果
disp('最小值点：');
disp(x);
disp('最小值：');
disp(fval);

在这个示例中，我们首先定义了一个简单的二次目标函数，然后设置了初始猜测值和约束条件。最后调用fmincon函数求解最小值点和最小值，并将结果输出到屏幕上。

总的来说，fmincon的源代码包括目标函数的定义、初始值和约束条件的设置，以及调用fmincon函数进行求解和输出结果。通过这些步骤，我们可以使用fmincon函数来求解带有约束的非线性最小化问题。

相关问题

fmincon函数完整代码

fmincon函数的完整代码如下：

fun = @rosenboth; % 定义目标函数
nonlcon = @unitdisk2; % 定义约束函数
x0 = [-1;2]; % 初始解
options = optimoptions('fmincon','Algorithm','interior-point',... 
    'SpecifyObjectiveGradient',true,'SpecifyConstraintGradient',true,... 
    'HessianFcn',@hessianfcn); % 设置优化选项
[x,fval,exitflag,output = fmincon(fun,x0,[],[],[],[],[],[],nonlcon,options); % 调用fmincon函数进行优化

这段代码中，`fun`是目标函数，`nonlcon`是约束函数，`x0`是初始解，`options`是优化选项。通过调用fmincon函数，可以得到优化结果，包括最优解`x`，目标函数值`fval`，退出标志`exitflag`和输出信息`output`。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [fmincon函数 源代码](https://blog.csdn.net/weixin_43509834/article/details/126165344)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Matlab fmincon函数](https://blog.csdn.net/ztzi321/article/details/109592369)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

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。