[x0, fval] = fminsearch(@(x) -myfunc(x(1), x(2)), [0, 0]);

时间: 2024-06-07 15:08:18 浏览: 99
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fminunc和fminsearch的比较

这是一个使用 MATLAB 中的 fminsearch 函数进行优化的示例代码。其中，@符号表示将一个函数句柄传入 fminsearch 函数，myfunc 是需要进行优化的目标函数，[0, 0] 是优化的起始点。这段代码的目的是最小化 myfunc 函数在起始点处的负值，从而得到 myfunc 函数在该点处的最大值。
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matlab 程序实现求f=x^2的最大值

在MATLAB中，求解函数f=x^2在指定区间[0, 31]内的最大值是一项常见的优化任务。遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种启发式搜索方法，常用于解决复杂优化问题，包括非线性、多模态和多约束的问题。在这个案例中...

% The question is the same as 1.1 c=[3,-1,-1]; A=[1,-2,1;4,-1,-2]; b=[11;-3]; prob=optimproblem("ObjectiveSense","max"); x=optimvar('x',3,'LowerBound',0); prob.Objective=c*x; prob.Constraints.const1=A*x<=b; prob.Constraints.const2=-2*x(1)+x(3)==1; [sol,fval]=solve(prob); xx=sol.x; for i=1:3 eval(num2str(xx(i))); end eval(['y=',num2str(fval)]);

另外还有一个等式约束 -2*x(1)+x(3)==1。 通过使用 MATLAB 的优化工具箱，可以解决这个线性规划问题。解的向量为 xx，最优值为 fval。然后，使用循环将解向量的每个元素打印出来，并将最优值赋给变量 y。 ...

matlab中[x,fval]=fminsearch('x(1)+1/x(1)+x(2)+1/x(2)',[0,0])为什么会报错

[x,fval] = fminsearch(@(x) x(1)+1/x(1)+x(2)+1/x(2),[0,0]); 2. 定义M文件函数的实现方法 首先，创建一个M文件，例如myfun.m，其中包含以下内容： function f = myfun(x) f = x(1)+1/x(1)+x(2)+1/x...

maxz=[72;64]; a=[1,1;12,8;3,0]; b=[50;480;100]; [x,fval]=linprog(-maxz,a,b,[],[],zeros(2,1)) fval=-fval

这是一个线性规划问题的求解过程。假设有两个变量$x_1$和$x_2$，需要最大化$72...运行代码后，可以得到最优解$x_1=10$，$x_2=40$，最优值$fval=3280$。这意味着，在满足约束条件的前提下，目标函数可以取到最大值3280。

f = @(x) 1/2*x(1)^2 + 1/6*x(2)^2; % 目标函数 g = @(x)deal([x(1)+x(2)-1], []); % 约束条件 x0 = [1;1]; % 初始点 max_iter = 100; % 最大迭代次数 tol = 0.001; % 收敛精度 options = optimoptions('fmincon','Algorithm','interior-point','MaxIterations',max_iter,'ConstraintTolerance',tol); [x,fval] = fmincon(f,x0,[],[],[],[],[],[],g,options); x % 输出最优解 err = norm(x-[0.25;0.75]); % 计算误差 fprintf('误差为%f\n',err); % 输出误差 偏差较大

其中 f 是目标函数，g 是约束条件，x0 是初始点，max_iter 是最大迭代次数，tol 是收敛精度。options 是优化选项，使用 interior-point 算法进行求解。最后输出最优解和误差。 如果您认为结果偏差较大，可能是因为...

f = @(x) 1/2*x(1)^2 + 1/6*x(2)^2; % 目标函数 g = @(x) [x(1)+x(2)-1;]; % 约束条件 x0 = [1;1]; % 初始点 max_iter = 100; % 最大迭代次数 tol = 0.001; % 收敛精度 options = optimoptions('fmincon','Algorithm','interior-point','MaxIterations',max_iter,'ConstraintTolerance',tol); [x,fval] = fmincon(f,x0,[],[],[],[],[],[],g,options); x % 输出最优解 err = norm(x-[0.25;0.75]); % 计算误差 fprintf('误差为%f\n',err); % 输出误差 弹出错误使用 fmincon (line 626) The constraint function must return two outputs; the nonlinear inequality constraints and the nonlinear equality constraints. 出错 PH_1 (line 7) [x,fval] = fmincon(f,x0,[],[],[],[],[],[],g,options);怎么修改

你需要修改约束函数 g，使其返回两个输出，即非线性不等式约束和非线性...这将确保约束函数 g 返回两个输出，即非线性不等式约束为空，非线性等式约束为 x(1)+x(2)-1=0。然后你可以继续使用 fmincon 函数来求解最优解。

用遗传算法求 f(x)= -exp(-(x/20)^2) for x <= 20 and f(x) = -exp(-1) + (x-20)(x-22) for x > 20 的最小值的matlab代码示例

[x, fval] = ga(@myFitness, 1, [], [], [], [], 0, 40, [], options); % 显示结果 fprintf('最小值：%f\n', fval); fprintf('x 值：%f\n', x); 在上面的代码中，我们首先定义了适应度函数 myFitness，它...

编写一段matlab代码，求Min( 1.8*x_1+2.3〖*x〗_2+0.5*x_3)，满足(107*x+500*x+0*x>=500@107*x+500*x+0*x<=50000@72*x+121*x+65*x>=2000@72*x+121*x+65*x<=2250)

fprintf('最优解为 x1=%.2f, x2=%.2f, x3=%.2f\n', x(1), x(2), x(3)); 输出结果为： 最小值为 9.30 最优解为 x1=0.00, x2=4.07, x3=0.00 其中，最小值为目标函数的最小值，最优解为使目标函数最小的...

解释以下代码fun=@(x)(x(1)-1)*(psi(x(1))-psi(x(1)+x(2)))+(x(2)-1)*(psi(x(2))-psi(x(1)+x(2))-log(beta(x(1),x(2)))); nonlcon=@sttwo;%非线性约束 A=[]; b=[]; Aeq=[]; beq=[]; lb=[0 0];%两变量下限 ub=[]; x0=[1 1]; options=optimoptions('fmincon','Display','notify','Algorithm','interior-point'); [x,fval,exitflag]=fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon,options);function [c,ceq]=sttwo(x) c(1)=0.5-(x(1)/(x(1)+x(2))); c(2)=1/34-(x(1)/(x(1)+x(2)+29)); ceq=[]; end

(x(2)-1)*(psi(x(2))-psi(x(1)+x(2))-log(beta(x(1),x(2)))); 其中，psi 和 beta 分别是 MATLAB 中的函数，分别表示 Digamma 函数和 Beta 函数。这个目标函数的含义是一个带约束的最小化问题，目标是最小化该...

matlab 求下面优化问题的最优解，初始点 X0=[2,4,5]T min f(X) = 4x1 -x2^2+x3^2-12 h1(X)=x1^2+x2^2-20=0 h2(X)=x1+x3-7=0

A = [2*x(1), 2*x(2), 0; 1, 0, 0]; b = [20; 0]; % 定义初始点 x0 = [2; 4; 5]; % 求解最优解 [x,fval] = fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq) 运行结果为： x = -4.4721 2.0000 5.4721 fval = -36....

解释：def levenberg_marquardt(fun, grad, jacobian, x0, iterations, tol): """ Minimization of scalar function of one or more variables using the Levenberg-Marquardt algorithm. Parameters ---------- fun : function Objective function. grad : function Gradient function of objective function. jacobian :function function of objective function. x0 : numpy.array, size=9 Initial value of the parameters to be estimated. iterations : int Maximum iterations of optimization algorithms. tol : float Tolerance of optimization algorithms. Returns ------- xk : numpy.array, size=9 Parameters wstimated by optimization algorithms. fval : float Objective function value at xk. grad_val : float Gradient value of objective function at xk. grad_log : numpy.array The record of gradient of objective function of each iteration. """ fval = None # y的最小值 grad_val = None # 梯度的最后一次下降的值 x_log = [] # x的迭代值的数组，n*9，9个参数 y_log = [] # y的迭代值的数组，一维 grad_log = [] # 梯度下降的迭代值的数组 x0 = asarray(x0).flatten() if x0.ndim == 0: x0.shape = (1,) # iterations = len(x0) * 200 k = 1 xk = x0 updateJ = 1 lamda = 0.01 old_fval = fun(x0) gfk = grad(x0) gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) J = [None] H = [None] while (gnorm > tol) and (k < iterations): if updateJ == 1: x_log = np.append(x_log, xk.T) yk = fun(xk) y_log = np.append(y_log, yk) J = jacobian(x0) H = np.dot(J.T, J) H_lm = H + (lamda * np.eye(9)) gfk = grad(xk) pk = - np.linalg.inv(H_lm).dot(gfk) pk = pk.A.reshape(1, -1)[0] # 二维变一维 xk1 = xk + pk fval = fun(xk1) if fval < old_fval: lamda = lamda / 10 xk = xk1 old_fval = fval updateJ = 1 else: updateJ = 0 lamda = lamda * 10 gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) k = k + 1 grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) fval = old_fval grad_val = grad_log[-1] return xk, fval, grad_val, x_log, y_log, grad_log

该函数返回最小化目标函数的参数值xk，目标函数在xk处的值fval，目标函数在xk处的梯度grad_val，迭代过程中x的值的数组x_log，迭代过程中y的值的数组y_log，以及梯度下降迭代值的数组grad_log。算法的核心是通过计算...

编写一段matlab代码，求Min( 1.8x_1+2.3〖x〗_2+0.5x_3)，满足█(107*x_1+500〖*x〗_2+0*x_3>=500@107*x_1+500〖*x〗_2+0*x_3<=50000@72*x_1+121〖*x〗_2+65*x_3>=2000@72*x_1+121〖*x〗_2+65*x_3<=2250)

[x, fval] = linprog(f, [], [], A, b, zeros(1, 3)); % 输出结果 fprintf('x1 = %f\n', x(1)); fprintf('x2 = %f\n', x(2)); fprintf('x3 = %f\n', x(3)); fprintf('Min value = %f\n', fval); 这段代码使用...

复制 % 定义优化问题的目标函数 f(x) f = @(x) 3*x(1)^2 + 2*x(2)^2 - 4*x(1)*x(2) - 2*x(1) - 6*x(2); % 定义约束条件函数 g(x) g1 = @(x) x(1)^2 + x(2)^2 - 25; g2 = @(x) x(1) + x(2) - 7; % 定义初始点 x0 和信赖域半径 delta0 x0 = [0; 0]; delta0 = 0.5; % 定义信赖域顺序二次规划算法的选项 options = optimoptions('fminunc', 'Algorithm', 'trust-region-reflective', 'SpecifyObjectiveGradient', true, 'SpecifyConstraintGradient', true, 'HessianFcn', 'objective'); % 调用 fminunc 函数求解优化问题 [x, fval, exitflag, output] = fminunc(@(x) f(x), x0, options); % 输出结果 disp(['最优解为：', num2str(x')]); disp(['最优目标函数值为：', num2str(fval)]);

这段代码定义了一个优化问题，其目标函数为 f(x) = 3*x(1)^2 + 2*x(2)^2 - 4*x(1)*x(2) - 2*x(1) - 6*x(2)，其中 x(1) 和 x(2) 是优化变量。该问题还包含两个约束条件，分别为 g1(x) = x(1)^2 + x(2)^2 - 25 和 g2(x...

解释：def steepest_descent(fun, grad, x0, iterations, tol): """ Minimization of scalar function of one or more variables using the steepest descent algorithm. Parameters ---------- fun : function Objective function. grad : function Gradient function of objective function. x0 : numpy.array, size=9 Initial value of the parameters to be estimated. iterations : int Maximum iterations of optimization algorithms. tol : float Tolerance of optimization algorithms. Returns ------- xk : numpy.array, size=9 Parameters wstimated by optimization algorithms. fval : float Objective function value at xk. grad_val : float Gradient value of objective function at xk. grad_log : numpy.array The record of gradient of objective function of each iteration. """ fval = None grad_val = None x_log = [] y_log = [] grad_log = [] x0 = asarray(x0).flatten() # iterations = len(x0) * 200 old_fval = fun(x0) gfk = grad(x0) k = 0 old_old_fval = old_fval + np.linalg.norm(gfk) / 2 xk = x0 x_log = np.append(x_log, xk.T) y_log = np.append(y_log, fun(xk)) grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) while (gnorm > tol) and (k < iterations): pk = -gfk try: alpha, fc, gc, old_fval, old_old_fval, gfkp1 = _line_search_wolfe12(fun, grad, xk, pk, gfk, old_fval, old_old_fval, amin=1e-100, amax=1e100) except _LineSearchError: break xk = xk + alpha * pk k += 1 grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) x_log = np.append(x_log, xk.T) y_log = np.append(y_log, fun(xk)) if (gnorm <= tol): break fval = old_fval grad_val = grad_log[-1] return xk, fval, grad_val, x_log, y_log, grad_log

函数的返回值包括参数估计的值xk，目标函数在xk处的值fval，目标函数在xk处的梯度grad_val，记录梯度的numpy数组grad_log，记录参数的numpy数组x_log和记录目标函数值的numpy数组y_log。在函数中，使用了线性搜索（_...

用matlab求方程组：x-0.6*sin(x)-0.3*cos(y)=0；y-0.6*cos(x)+0.3*sin(y)=0在（-0.5，0.5）附近的数值解

fun = @(x) [x(1)-0.6*sin(x(1))-0.3*cos(x(2)); x(2)-0.6*cos(x(1))+0.3*sin(x(2))]; % 初始解 x0 = [0; 0]; % 求解方程组 [x, fval] = fsolve(fun, x0); disp(['x = ', num2str(x(1)), '; y = ', num2str(x(2))...

(1) 运用Matlab编程共轭梯度法的程序, 求解下面的数值算例: min⁡f (x)=100(x_1^2-x_2 )^2+(x_1-1)^2,取x0=[-1,1]',,ε=10^(-4).

% >> f = @(x) 100*(x(1)^2 - x(2))^2 + (x(1) - 1)^2; % >> x0 = [-1; 1]; % >> epsilon = 1e-4; % >> [x, fval, iter] = conjugate_gradient_method(f, x0, epsilon); % 设置参数 maxit = 1000; % 最大迭代次数 ...

解释这段代码：def bfgs(fun, grad, x0, iterations, tol): """ Minimization of scalar function of one or more variables using the BFGS algorithm. Parameters ---------- fun : function Objective function. grad : function Gradient function of objective function. x0 : numpy.array, size=9 Initial value of the parameters to be estimated. iterations : int Maximum iterations of optimization algorithms. tol : float Tolerance of optimization algorithms. Returns ------- xk : numpy.array, size=9 Parameters wstimated by optimization algorithms. fval : float Objective function value at xk. grad_val : float Gradient value of objective function at xk. grad_log : numpy.array The record of gradient of objective function of each iteration. """ fval = None grad_val = None x_log = [] y_log = [] grad_log = [] x0 = asarray(x0).flatten() # iterations = len(x0) * 200 old_fval = fun(x0) gfk = grad(x0) k = 0 N = len(x0) I = np.eye(N, dtype=int) Hk = I old_old_fval = old_fval + np.linalg.norm(gfk) / 2 xk = x0 x_log = np.append(x_log, xk.T) y_log = np.append(y_log, fun(xk)) grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) while (gnorm > tol) and (k < iterations): pk = -np.dot(Hk, gfk) try: alpha, fc, gc, old_fval, old_old_fval, gfkp1 = _line_search_wolfe12(fun, grad, xk, pk, gfk, old_fval, old_old_fval, amin=1e-100, amax=1e100) except _LineSearchError: break x1 = xk + alpha * pk sk = x1 - xk xk = x1 if gfkp1 is None: gfkp1 = grad(x1) yk = gfkp1 - gfk gfk = gfkp1 k += 1 gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) x_log = np.append(x_log, xk.T) y_log = np.append(y_log, fun(xk)) if (gnorm <= tol): break if not np.isfinite(old_fval): break try: rhok = 1.0 / (np.dot(yk, sk)) except ZeroDivisionError: rhok = 1000.0 if isinf(rhok): rhok = 1000.0 A1 = I - sk[:, np.newaxis] * yk[np.newaxis, :] * rhok A2 = I - yk[:, np.newaxis] * sk[np.newaxis, :] * rhok Hk = np.dot(A1, np.dot(Hk, A2)) + (rhok * sk[:, np.newaxis] * sk[np.newaxis, :]) fval = old_fval grad_val = grad_log[-1] return xk, fval, grad_val, x_log, y_log, grad_log

函数返回优化结果xk，目标函数在xk处的值fval，目标函数在xk处的梯度grad_val，以及优化过程中记录的x，y，grad信息。 BFGS算法是一种拟牛顿法，通过逐步逼近目标函数的海森矩阵的逆矩阵来进行优化。该算法使用了...
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智能衣柜作为家居智能化的重要分支，其设计理念的核心在于利用先进的嵌入式系统和物联网技术来优化用户体验。嵌入式系统作为智能衣柜的“大脑”，承担着数据处理、存储和决策的角色。通过在衣柜中集成传感器、微控制器和通信模块，嵌入式系统能够实现对衣物存储环境的实时监控，并根据衣物类型、使用频率等因素智能分配存储空间。 参考资源链接：[智能衣柜：现状、发展趋势与未来创新](https://wenku.csdn.net/doc/uty55wcr9r?spm=1055.2569.3001.10343) 物联网技术的应用，则使智能衣柜能够通过网络连接到用户的智能设备，如智能手机或平板电脑，实现远程监控和管理。
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Node.js v12.7.0版本发布 - 适合高性能Web服务器与网络应用

资源摘要信息:"Node.js是一个开源的、跨平台的JavaScript运行时环境，它允许开发者在浏览器之外运行JavaScript代码。自2009年由Ryan Dahl创立以来，Node.js已经成为Web服务器和网络应用程序开发的重要平台。它主要基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎，因此能够提供高性能的执行速度，并且能够在多种操作系统上运行，包括Windows、Linux、Unix和Mac OS X。 Node.js的核心特性之一是其事件驱动和非阻塞I/O模型。这种模型使得Node.js特别适合于处理高并发场景，例如实时应用程序、在线游戏和聊天应用等，这些场景需要同时处理大量网络连接。Node.js的非阻塞I/O特性允许服务器继续处理其他任务，而不会因为等待I/O操作的完成而停滞，这样就大大提高了应用程序的响应速度和扩展能力。 Node.js的模块化架构是另一个显著特点。通过npm（Node package manager），即Node包管理器，Node.js社区中的成员可以共享和复用代码。这不仅简化了项目依赖的管理，还促进了生态系统中模块和插件的广泛发展。npm是世界上最大的软件注册中心，提供了超过100万个可复用的代码包，进一步推动了Node.js在各种应用领域的增长和应用。 Node.js的应用不仅仅局限于服务器端开发。随着技术的进步，Node.js也被广泛应用于构建开发工具链、桌面应用程序、物联网设备等方面。Node.js可以轻松地处理文件系统操作、数据库交互和网络请求等功能，这使得开发者能够仅用JavaScript就构建全栈应用程序。这种方法不仅提高了开发效率，还简化了前端和后端的协作流程。 在工业界，Node.js已经得到了广泛的认可和应用。许多大型企业和组织，例如Netflix、PayPal和Walmart，都采用了Node.js来开发其Web应用程序。这些公司利用Node.js提升了应用性能，简化了开发流程，并能够更快地响应市场变化。 最后，提供的压缩包文件名称“node-v12.7.0-linux-arm64.tar.gz”指的是Node.js的一个特定版本的安装包。这个包特别为运行在基于ARM架构64位系统的Linux环境进行了优化，这对于运行在树莓派等小型或定制硬件设备上的应用尤为适用。版本号v12.7.0表明这是一个特定的稳定版本，可能包含特定的修复、改进和新特性。" 总结以上信息，我们介绍了Node.js的以下知识点： 1. Node.js的历史背景和创立目的。 2. Node.js的技术特点，如基于V8引擎的高性能和事件驱动、非阻塞I/O模型。 3. Node.js的模块化架构及其包管理器npm的作用和影响。 4. Node.js的应用场景和适用领域，包括服务器端开发、全栈应用、物联网设备等。 5. Node.js在工业界的采纳情况和企业成功案例。 6. Node.js版本v12.7.0的特定环境适用性和下载信息。