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函数可以通过设置整数约束来优化整数规划问题。下面是一个示例：

% 定义目标函数和约束条件
fun = @(x) x(1)^2 + x(2)^2;
A = [-1 1; 1 2; 2 1];
b = [2; 5; 5];
Aeq = [];
beq = [];
lb = [0; 0]; % 下限
ub = [Inf; Inf]; % 上限
intcon = [1, 2]; % 整数约束的变量下标

% 调用fmincon函数进行优化
x0 = [0.5; 0.5];
options = optimoptions('fmincon','Display','iter');
[x,fval] = fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,[],options);

在上面的示例中，intcon变量下标为1和2，这意味着我们希望fmincon将x(1)和x(2)约束为整数。上限和下限分别定义为lb和ub，在本例中我们将它们设置为[0; 0]和[Inf; Inf]，即不设置上限和下限。如果需要，也可以将它们设置为其他值来限制变量的取值范围。

fmincon求零一整数

`fmincon`是MATLAB优化工具箱中的一个函数，主要用于解决非线性最小化问题，其中包括一些带有约束的优化问题。如果你需要在解决优化问题时限制某些决策变量必须取整数，即零一整数变量，你可以通过设置`Integers`选项来实现。`Integers`是一个向量，它指定哪些变量应该是整数的，并且只能取0或1。

以下是一个基本的例子，假设我们有一个二元最优化问题，其中一个变量需要取0或1（即离散的）：

function [fval, exitflag] = myObjective(x)
    % 设定你的非线性函数和其它变量
    % ...

    % 确定一个需要整数的变量位置
    index_integer = 1;

    % 创建整数变量向量
    integers = zeros(size(x));
    integers(index_integer) = ones(1, 1); % 第一个元素设为允许取1

    % 调用fmincon，设置Integers选项
    options = optimoptions(@fmincon, 'Algorithm', 'interior-point', 'Integers', integers);
    [x_min, fval, exitflag] = fmincon(@myObjective, x0, [], [], [], [], lb, ub, [], options);

end

在这个例子中，`x0`是你开始搜索的初始点，`lb`和`ub`是变量的下界和上界，而`myObjective`是你要最小化的函数。