matlab求最优化最小值

在MATLAB中，可以使用以下函数来求解最优化最小值：

1. `fminsearch`: 该函数可以求解无约束的单目标函数最小化问题。需要提供一个函数句柄，表示要最小化的目标函数。

2. `fmincon`: 该函数可以求解有约束的单目标函数最小化问题。需要提供一个函数句柄，表示要最小化的目标函数，以及一个或多个约束函数。

3. `fminunc`: 该函数可以求解无约束的单目标函数最小化问题，并且可以利用目标函数的梯度信息加速求解。

这些函数的具体使用方法可以参考 MATLAB 的官方文档或者其他相关教程。

相关问题

matlab线性规划求最小值

在MATLAB中，你可以使用`linprog`函数来解决线性规划问题，特别是求解最小化目标函数的问题。线性规划是一种数学优化方法，用于在给定一组线性约束条件下，找到一个线性目标函数的最大值或最小值。`linprog`函数支持两种形式的最小化问题：标准形式和最简形式。

**标准形式（minimize c'*x subject to A*x <= b, Aeq*x = beq, lb <= x <= ub）:**
- `c`: 目标函数的系数向量
- `x`: 变量向量
- `A` 和 `b`: 线性不等式约束的系数矩阵和右端常数向量
- `Aeq` 和 `beq`: 线性等式约束的系数矩阵和右端常数向量
- `lb` 和 `ub`: 变量的下界和上界

**最简形式（minimize f subject to Ax = b, lb <= x <= ub）:**
- `f`: 目标函数的系数向量（等价于`c'*x`）
- 其他参数同上

使用`linprog`的基本语法如下：

[x, fval, exitflag, output] = linprog(f, A, Aeq, b, beq, lb, ub)

- `x`: 最优解
- `fval`: 最小化的目标函数值
- `exitflag`: 返回的状态码，指示求解过程是否成功
- `output`: 结果结构，包含迭代信息、统计信息等

如果你想要最小化某个特定的目标函数，只需提供相应的系数向量`c`或`f`，以及其它必要的约束条件。如果遇到问题，`linprog`通常会返回一个提示，告诉你如何调整输入或选择合适的算法。

MATLAB求函数最小值点

MATLAB 中可以使用内置函数 `fminbnd` 或者 `fminunc` 来寻找函数的最小值点。这里简单解释一下这两个函数：

1. **fminbnd** 函数用于一维无约束优化，它会在指定的区间内找到单峰连续函数的全局最小值。基本语法是：

   [x_min, f_min] = fminbnd(fun, a, b)

`fun` 是需要最小化的函数，`a` 和 `b` 是函数的搜索范围。

2. **fminunc** (或 `fminunc2` 对于多变量) 是用于非线性优化的函数，它可以处理多变量函数并返回局部最优解。它的基本语法是：

   x_min = fminunc(@fun,x0,options)

`@fun` 指向包含目标函数的匿名函数，`x0` 是初始猜测点，`options` 是优化选项结构。

使用这些函数时，通常需要提供函数的定义、搜索范围以及可能的优化选项。如果函数有导数，提供导数信息可能会提高算法效率。例如，对于带有导数的函数，你可以使用 `optimset` 函数设置 'Algorithm' 参数为 'quasi-newton' 或 'trust-region'.

如果你想找出特定函数的最小值点，可以按照以下步骤操作：

% 设定函数 fun(x)，x 的范围，和初始猜测点
function f = my_function(x)
    % 定义你的函数...
end

% 设置边界
a = lower_bound;
b = upper_bound;

% 调用 fminbnd 或 fminunc
[x_min, f_min] = fminbnd(@my_function, a, b);

% 打印结果
fprintf('Minimum value occurs at x = %.4f with a minimum value of %.4f.\n', x_min, f_min);