用matlab制作分型迭代图形举例

在MATLAB中，我们可以使用“fmincon”函数结合自定义的分型迭代算法来制作优化问题的图形示例。分型迭代通常用于解决非线性规划问题，它涉及在每次迭代中通过搜索边界来逼近全局最优解。这里我们简单演示如何使用“patternsearch”函数，这是一个用于无约束优化的简单分型算法。

首先，假设我们要最小化一个简单的函数，如 Rosenbrock's 函数：

fun = @(x) (1 - x(1))^2 + 100*(x(2) - x(1)^2)^2; % Rosenbrock's function
lb = [-5; -5]; % 下界
ub = [5; 5];   % 上界

options = optimoptions('patternsearch', 'Display', 'iter'); % 显示迭代信息
[x_opt, fval] = patternsearch(fun, lb, ub, options); % 运行分型迭代

运行这个代码会显示每个迭代步骤的过程，同时找到该函数的一个局部最小值。你可以通过调整函数、边界限制以及选项来创建各种优化问题的分型迭代图形。结果可能包含迭代过程中的函数值变化图、决策变量轨迹等。