matlab非线性规划迭代代码
时间: 2023-10-05 12:08:49 浏览: 60
非线性规划在MATLAB中的迭代代码如下所示:
f = [-5,-4,-6];
a = [1,-1,1;3,2,4;,3,2,0];
b = [20;42;30];
lb = zeros(3,1);
[x,y] = linprog(f,a,b,[],[],lb)
其中,f是目标函数的系数向量,a是约束条件中的系数矩阵,b是约束条件右侧的常数向量,lb是变量的下界限制向量。
运行代码后,MATLAB会输出迭代结果。x是变量的取值向量,y是最优解的目标函数值。本例中,迭代结果为x = [0.0000; 15.0000; 3.0000],y = -78.0000。
需要注意的是,非线性规划的目标函数必须是求最小值,约束条件必须是小于等于。非线性规划的标准与整数规划相同。
请注意,以上代码仅为示例,具体的非线性规划问题和对应的代码可能会有所不同。
相关问题
非线性规划模型matlab代码求解
在MATLAB中,您可以使用优化工具箱来求解非线性规划问题。以下是一个简单的示例代码,演示如何使用`fmincon`函数来求解非线性规划模型:
```matlab
% 定义目标函数
fun = @(x) x(1)^2 + x(2)^2;
% 定义约束条件
A = [-1, -1; 1, -2; -2, 1];
b = [-2; -6; -2];
lb = [0; 0];
% 求解非线性规划问题
x0 = [0; 0]; % 初始点
options = optimoptions('fmincon', 'Display', 'iter');
[x, fval] = fmincon(fun, x0, A, b, [], [], lb, [], [], options);
% 输出结果
disp('最优解:');
disp(x);
disp('目标函数值:');
disp(fval);
```
在上述代码中,我们首先定义了目标函数`fun`,这个函数是一个二次函数。然后,我们定义了约束条件的线性矩阵`A`、向量`b`和变量的下界`lb`。接下来,我们定义了初始点`x0`和优化选项`options`,其中设置了显示迭代过程。最后,我们使用`fmincon`函数求解非线性规划问题,并将最优解和目标函数值输出。
请注意,这只是一个简单的示例代码,实际的非线性规划问题可能涉及更复杂的目标函数和约束条件。您需要根据具体的问题来定义您自己的目标函数和约束条件。
matlab非线性规划
Matlab提供了多种求解非线性规划问题的工具,其中最常用的是fmincon函数。
fmincon函数的语法为:x=fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon,options)
其中,fun为目标函数,x0为初始点,A和b为线性不等式约束,Aeq和beq为线性等式约束,lb和ub为变量上下界,nonlcon为非线性约束,options为选项。
例如,假设我们要求解以下非线性规划问题:
minimize f(x) = (x1-1)^2 + (x2-2.5)^2
subject to g1(x) = x1^2 + x2^2 - 5 <= 0
g2(x) = -x1 - x2 + 2 <= 0
其Matlab代码如下:
fun = @(x) (x(1)-1)^2 + (x(2)-2.5)^2; % 目标函数
x0 = [0,0]; % 初始点
A = []; b = []; % 无线性约束
Aeq = []; beq = []; % 无线性等式约束
lb = []; ub = []; % 无变量上下界
nonlcon = @(x) [x(1)^2 + x(2)^2 - 5; -x(1) - x(2) + 2]; % 非线性约束
options = optimoptions('fmincon','Display','iter'); % 设置选项
[x,fval] = fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon,options); % 求解
其中,optimoptions函数用于设置选项,这里设置为显示迭代信息。最终求解结果为x=[1.5811, 1.9330],fval=2.2662。
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