将 fmincon 优化问题的解限制为整数

如果你想将 fmincon 优化问题的解限制为整数，可以在调用 fmincon 函数时将其选项之一设置为整数线性规划器选项。这可以通过将 options 参数设置为一个结构体来完成，并在该结构体中设置 'IntegerType' 字段为 'intlinprog'，如下所示：

options = optimoptions('fmincon', 'IntegerType', 'intlinprog');
[x, fval] = fmincon(dd1, x0, A, b, Aeq, Beq, VL, BL, [], options);

在此代码中，'IntegerType' 字段将告诉 fmincon 使用整数线性规划器来解决问题。这将确保 x 的每个元素都是整数，并且 fmincon 在优化过程中只考虑整数解。

相关问题

fmincon整数约束

fmincon函数是MATLAB中优化工具箱提供的用于非线性优化的函数。如果需要在fmincon中添加整数约束，可以使用intcon参数来指定哪些变量应该是整数。

具体来说，intcon是一个向量，其元素的值是整数变量的索引。在优化过程中，fmincon会将这些变量的取值限制为整数值。

以下是一个示例代码，演示如何在fmincon中添加整数约束：

% 定义目标函数和初始解
fun = @(x) x(1)^2 + x(2)^2;
x0 = [0, 0];

% 定义不等式约束、等式约束和整数约束
A = [];
b = [];
Aeq = [];
beq = [];
lb = [-Inf, -Inf];
ub = [Inf, Inf];
intcon = [1, 2]; % x(1)和x(2)应该是整数

% 使用fmincon进行优化
[x, fval] = fmincon(fun, x0, A, b, Aeq, beq, lb, ub, [], intcon);

在上面的示例代码中，我们将x(1)和x(2)指定为整数变量，并在lb和ub中指定它们的取值范围为[-Inf, Inf]，这意味着它们可以取任何整数值。

fmincon中约束条件非线性如何限定变量为整数

如果您在 fmincon 中的约束条件非线性，那么您可以使用整数非线性规划（INLP）方法来限制变量为整数。Matlab 中有一些 INLP 方法，例如“fmincon”和“ga”，它们可以使用整数变量来优化非线性函数。

下面是一个示例，演示如何使用 fmincon 进行整数非线性规划：

% 定义目标函数和约束条件
fun = @(x) x(1)^2 + x(2)^2 + x(3)^2;
nonlcon = @(x) x(1)*x(2) + x(2)*x(3) + x(3)*x(1) <= 2;
lb = [0; 0; 0];
ub = [Inf; Inf; Inf];

% 指定整数变量
intcon = [1, 2, 3];

% 使用 fmincon 进行优化
options = optimoptions('fmincon', 'Display', 'iter', 'Algorithm', 'sqp');
[x, fval] = fmincon(fun, [0.5; 0.5; 0.5], [], [], [], [], lb, ub, nonlcon, options);

% 打印结果
disp("最小值: " + fval);
disp("最优解: " + x);

在上面的示例中，我们定义了一个目标函数和一个非线性约束条件，然后指定了哪些变量必须是整数。然后，我们使用 fmincon 进行整数非线性规划，并打印结果。

请注意，INLP 方法比 ILP 更难求解，因此可能需要更长的计算时间和更高的计算资源。