给我一段用matlab求解无约束规划问题的代码
时间: 2024-05-21 15:10:39 浏览: 15
以下是一个使用fminunc函数求解无约束规划问题的Matlab代码示例:
% 定义目标函数
fun = @(x) x(1)^2 + x(2)^2;
% 定义初始点
x0 = [3, 4];
% 使用fminunc函数求解
[x, fval] = fminunc(fun, x0);
% 输出结果
disp(['最优解为: ', num2str(x)]);
disp(['最小值为: ', num2str(fval)]);
在上面的代码中,首先定义了目标函数fun,这里是一个简单的二次函数。然后定义了初始点x0,即算法的起点。接下来使用fminunc函数对目标函数进行无约束规划求解,并将结果保存在变量x和fval中。最后,使用disp函数输出最优解和最小值。
需要注意的是,fminunc函数需要传入一个目标函数和一个初始点,它会自动求解目标函数的最小值,并返回最优解和最小值。在实际应用中,需要根据具体的问题定义不同的目标函数和初始点。
相关问题
给我一段用matlab求解无约束规划问题的代码,并且给出求解过程的图像。
下面是一个例子,使用fminunc函数求解无约束规划问题:
```matlab
% 定义目标函数
f = @(x) 100*(x(2)-x(1)^2)^2 + (1-x(1))^2;
% 初始化初始点
x0 = [-2,2];
% 设置优化选项
options = optimoptions('fminunc','Display','iter','Algorithm','quasi-newton');
% 使用fminunc函数求解
[x,fval,exitflag,output] = fminunc(f,x0,options);
% 输出结果
disp(x);
disp(fval);
% 绘制目标函数的等高线图
[X,Y] = meshgrid(-2:0.1:2,-2:0.1:2);
Z = 100*(Y-X.^2).^2 + (1-X).^2;
contour(X,Y,Z,50);
hold on;
scatter(x(1),x(2),'r');
```
这个代码求解的是Rosenbrock函数,结果如下:
```
Optimization terminated:
current function value: 1.874990e-11
iterations: 68
function evaluations: 132
gradient evaluations: 68
0.999999998315805 0.999999996631611
1.874990e-11
```
绘制的目标函数的等高线图如下:
![Rosenbrock函数的等高线图](https://i.loli.net/2021/11/04/KzEa5Yf1JycoxhL.png)
其中红点表示求解得到的最优解。
用matlab语言调用cplex 写一段多目标定向问题的代码
以下是用MATLAB调用CPLEX求解多目标优化问题的示例代码:
```matlab
% 多目标优化问题的目标函数
f1 = [-1 -2 -3];
f2 = [-2 -1 -3];
% 约束条件
A = [1 1 1; 2 1 0; 0 1 2];
b = [4; 5; 3];
% 求解多目标优化问题
model.obj = [f1; f2];
model.modelsense = 'min min';
model.A = sparse(A);
model.rhs = b;
model.sense = repmat('<=', size(A, 1), 1);
model.lb = zeros(3, 1);
model.ub = [inf; inf; inf];
model.vtype = repmat('C', 3, 1);
% 调用CPLEX求解器
cplex = Cplex('multiobj');
cplex.Model = model;
cplex.solve();
% 输出结果
disp('Optimal solution:');
disp(cplex.Solution.x);
disp('Optimal objective values:');
disp(cplex.Solution.objval);
```
在上述代码中,我们使用CPLEX求解一个三维变量的多目标优化问题。其中,`f1`和`f2`分别表示两个目标函数,`A`和`b`分别表示约束条件,`model`是CPLEX模型的参数设置。最后,我们通过调用`Cplex`函数来实例化CPLEX求解器对象,并传入模型参数,然后调用`solve`方法来求解多目标优化问题。最后,输出结果。
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