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限制优化变量为整数值。具体的方法是使用Matlab中的IntCon参数，该参数表示变量的索引列表，它们必须是整数。例如，如果有3个变量，且前两个必须是整数，则可以将IntCon参数设置为[1, 2]。这将强制fmincon函数将变量x1和x2限制为整数值。在设置整数约束时，还需要使用fmincon函数的lb和ub参数来指定每个变量的下限和上限。这两个参数可以是向量或标量，分别对应于每个变量的下限和上限。需要注意的是，如果变量被限制为整数，则其下限和上限也必须是整数。

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。