matlab fminsearch函数

matlab fminsearch函数是一种非线性最小二乘函数优化算法，用于求解无约束问题。它采用单纯形法（Nelder-Mead算法）来搜索最优解，可以用于求解非线性函数的最小值。该函数的输入参数为目标函数句柄、初始点和可选的优化参数，输出为最优解和最优函数值。

相关问题

matlab中fminsearch函数

### 回答1：
fminsearch函数是MATLAB中的一个优化函数，用于在给定的初始点处寻找函数的最小值。它使用单纯形法（Nelder-Mead方法）来进行优化，可以处理非线性、非凸、多峰和约束优化问题。该函数的语法为：[x,fval,exitflag,output] = fminsearch(fun,x,options)。其中，fun是要优化的函数句柄，x是初始点，options是一个结构体，用于指定优化选项。函数的输出包括最优解x、最优值fval、退出标志exitflag和优化信息output。

### 回答2：
fminsearch函数是MATLAB优化工具箱中的一个非线性优化函数，可以寻找一个函数的最小值点。它的用法如下：

[x,fval,exitflag,output] = fminsearch(fun,x0,options)

其中，fun是需要被最小化的函数句柄或字符串，x0是搜索的起始点，options是一个结构体，可以设置一些搜索的参数。

当函数fun的输入为向量x，输出为一个标量f时，可以使用fminsearch进行最小化操作。

fminsearch函数使用了一个称为Nelder-Mead下降法（也称为单纯形法）的算法。所谓单纯形法，是指使用一个简单的几何形状（称为单纯形）来逼近最小值点，从而实现寻找最小值点的目的。

Nelder-Mead下降法的思想是通过不断改变单纯形的形状和大小，来逼近最小值点。单纯形的形状和大小会根据当前点的函数值的大小进行调整。如果当前点的函数值比单纯形中的大部分点都要小，则单纯形会向该点移动；否则，单纯形的形状会被调整为更加“紧凑”，以减小搜索空间的大小。

在使用fminsearch函数时，还需要考虑到一些问题。首先，由于Nelder-Mead下降法是一种局部搜索方法，因此可能会出现局部最小值点而不是全局最小值点。其次，如果函数的形状比较复杂，那么可能会出现搜索效率低下的情况。

因此，在使用fminsearch函数时，需要谨慎选择起始点和参数设置，以确保能够找到全局最小值点并提高搜索效率。

### 回答3：
fminsearch函数是matlab中一个封装好的非线性最小二乘算法。该算法通过搜索最小化一个给定函数的值，它采用了an iterative search algorithm 来查找最小值。fminsearch函数适用于优化非线性函数和多元函数。运用该函数时，需要提供一个初始值，算法会迭代寻找最小值。

fminsearch函数的使用方式如下：

x = fminsearch(fun, x0)

其中，fun是所要最小化的函数，x0是初始值。fminsearch函数会返回一个迭代后的最优值x。在使用fun函数时，该函数接受一个向量输入x，输出值为一个标量，表示该向量所对应的函数值。

fminsearch函数在进行迭代计算时，通常会对x的每一个分量进行调整，寻找到一个更小的函数值。该过程不断循环，直到收敛为止。同时，该函数也提供了一些附加的参数，比如可以设置最大迭代次数，允许初始步长等。

总之，fminsearch函数为matlab用户提供了一个方便且有效的非线性最小二乘算法工具，可以帮助用户优化非线性函数和多元函数的性能。

fminsearch函数用法 matlab

fminsearch是Matlab中的一个优化函数，用于求解无约束多元函数的极小值。其函数原型为：

[x,fval,exitflag,output] = fminsearch(fun,x0,options,varargin)

其中，fun是待最小化的目标函数句柄，x0是初始点，options是一组可选参数，varargin是fun函数的输入参数。函数返回值为极小值点x，函数值fval，在exitflag和output中返回优化的状态和输出信息。

下面是一个例子，在Matlab命令行中输入以下代码：

% 定义目标函数
fun = @(x) x(1)^2 + x(2)^2;

% 设定初始点
x0 = [1,2];

% 调用fminsearch函数
[x,fval,exitflag,output] = fminsearch(fun,x0);

运行后，会得到最小值点x和函数值fval的结果。