fmincon、lsqnonlin是啥算法

fmincon和lsqnonlin都是MATLAB中的优化算法。

fmincon是一种非线性约束优化算法，可以用于求解具有约束条件的非线性优化问题，例如有不等式约束和等式约束的问题。它基于内点法和SQP方法进行求解。

lsqnonlin是一种非线性最小二乘优化算法，可以用于求解非线性最小二乘问题，例如拟合曲线或曲面。它基于Levenberg-Marquardt算法进行求解。

这两种算法在工程、科学、金融等领域都有广泛的应用。

相关问题

未定义函数或变量 'fmincon'。

如果您的MATLAB版本不包含优化工具箱，则无法使用`fmincon`函数。但是，您可以尝试使用其他优化函数，例如`fminsearch`，`fminunc`或`lsqnonlin`等，这些函数也可以用于多元函数的最大值求解。

下面是使用`fminsearch`函数求解多元函数最大值的示例：

% 定义多元函数
fun = @(x) -(x(1)^2 + x(2)^2);

% 设定初始值
x0 = [0, 0];

% 调用fminsearch函数求解最大值
[x, fval] = fminsearch(fun, x0);

% 输出结果
disp(['最大值为：', num2str(-fval)]);
disp(['最优解为：', num2str(x)]);

请注意，`fminsearch`函数使用的是单纯形搜索算法，通常需要更多的迭代次数才能达到最优解。因此，如果您需要更高效的优化算法，请考虑使用其他函数或升级您的MATLAB版本以使用优化工具箱。

matlab非线性规划 Failure in initial objective function evaluation. FMINCON cannot continue.

在Matlab中，"Failure in initial objective function evaluation. FMINCON cannot continue." 是一个错误消息，它通常发生在非线性规划中。这个错误的原因可能是初始目标函数计算失败，这可能是由于目标函数的定义问题或初始点的选择问题导致的。

要解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤：

1. 检查目标函数的定义和计算方法是否正确。确保目标函数在给定参数下能够正确计算，并且在所选的初始点附近没有未定义或不连续的地方。

2. 检查初始点的选择。选择一个合适的初始点是非线性规划中的一个重要步骤。尽量选择一个接近最优解的点作为初始点，这样可以增加算法的收敛性。你可以尝试不同的初始点，并观察是否能够避免出现错误消息。

3. 调整优化算法的参数。在fmincon函数中，你可以尝试调整不同的参数，如迭代次数、容差等，以提高算法的收敛性和稳定性。

4. 如果问题仍然存在，可以考虑使用其他的非线性规划求解器或优化工具。Matlab提供了其他一些函数，如lsqnonlin和fminunc，可能对你的问题更适用。

总之，当在Matlab中遇到"Failure in initial objective function evaluation. FMINCON cannot continue."这个错误消息时，需要检查目标函数的定义和计算方法，初始点的选择，优化算法的参数等因素，以找到并解决问题。