fmincon 每次解都不一样

在使用 fmincon 函数时，每次求解得到的答案可能不同的原因主要有以下几点：

1. 初始点的选择不同：fmincon 求解过程是基于初始点开始的，如果每次选择的初始点不同，可能会导致收敛到不同的局部极小值点。
2. 优化问题本身非凸：如果优化问题本身不是凸优化问题，那么可能存在多个局部最优解，每次求解得到的答案可能不同。
3. 算法参数的选择不同：fmincon 函数中有很多参数可以调整，如迭代次数、终止条件等，不同的参数选择也会影响到求解结果。

如果希望每次求解得到的结果一致，可以尝试使用相同的初始点，并且调整算法参数使得每次求解的过程尽量相同。另外，如果优化问题本身是凸优化问题，可以考虑使用其他的凸优化算法，如 CVX 等。

相关问题

fmincon不满足约束

fmincon是MATLAB中的一个函数，用于求解具有约束条件的非线性优化问题。当fmincon无法满足约束条件时，可能有以下几种情况：

1. 非线性等式约束不满足：如果在给定的优化问题中存在非线性等式约束，即ceq(x)不等于0，那么fmincon无法找到满足所有等式约束的解。

2. 非线性不等式约束不满足：如果在给定的优化问题中存在非线性不等式约束，即c(x)大于等于0，那么fmincon无法找到满足所有不等式约束的解。

3. 初始点不满足约束条件：fmincon需要提供一个初始点作为优化问题的起始点。如果初始点不满足约束条件，那么fmincon可能无法找到满足约束条件的解。

4. 约束条件过于复杂：如果约束条件非常复杂或者存在大量约束条件，那么fmincon可能无法有效地找到满足所有约束条件的解。

总之，当fmincon无法满足约束条件时，可能是由于非线性等式约束或非线性不等式约束不满足，初始点不满足约束条件，或者约束条件过于复杂所导致的。在这种情况下，可以考虑调整约束条件或者使用其他优化算法来解决问题。

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。