[sol,fval,flag,out] = solve(prob) [i,j]=find(sol.x); ind = [i'; j']

时间: 2023-05-22 15:06:19 浏览: 84
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实战SAP开发(续).

这是一个 Matlab 中的代码片段，用于求解约束优化问题并返回最优解的解向量 sol.x、最优函数值 fval、求解是否收敛的标志 flag 和一些其他信息 out。接着，代码解析中将 x 向量转换为行向量，并将其以及 y 坐标存储在 i 和 j 中。最后，组合 i 和 j 形成最优解的指标向量 ind。 需要注意的是，该代码片段的语法是前置式约束格式，所以在使用时需要先创建约束条件和目标函数的变量 prob。
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[sol,fval,flag]=solve(prob), sol.x

这是一个 MATLAB 中求解优化问题的语句，其中 prob 是一个优化问题的结构体，solve 函数返回优化问题的解 sol、目标函数的最小值 fval 和求解是否成功的标志 flag。sol.x 是解向量。

[sol,fval,flag,out]=solve(prob) xx=sol.x, yy=sol.y

这段代码是在解决一个优化问题，其中 prob 是一个包含优化问题信息的结构体，solve 函数用于求解该问题，返回的 sol 包含了最优解、最优值和求解状态等信息。xx 和 yy 分别是最优解的 x 和 y 坐标。

[sol,fval,flag,out] = solve(prob),sol.x matlab 什么意思

它接受一个优化问题 prob 作为输入，并返回一个包含求解结果的数组 [sol, fval, flag, out]。 - sol 是一个结构体，包含了求解优化问题的结果。其中 sol.x 是优化变量的最优解。 - fval 是优化问题的目标函数在最优...

x=optimvar('x',50,8,'LowerBound',0); for i=1:24 prob.Objective=sum(sum(x.*repmat(p,50,1),1),2); prob.Constraints.con1=sum(x,2)>=y(:,i).*m(:,i); prob.Constraints.con2=sum(x,1)<=6000; [sol,fval,flag]=solve(prob); sol.x end

[sol, fval, flag] = solve(prob); % 在这里处理解 sol，如输出、保存等 % 清空约束条件 prob.Constraints = []; end 请根据您的实际需求在循环内部处理解 sol，例如输出、保存或其他操作。在每次循环...

[sol,fval,flag,out]=solve(prob

但是，根据我的理解，这是MATLAB中的一个求解函数，它返回了四个变量：sol，fval，flag和out。其中，sol是求解器返回的解向量，fval是目标函数的最小值，flag是指示求解器是否成功的标志，out是一个结构体，包含有关...

% 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)]);

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。 请注意，这段代码仅提供了求解线性规划问题的框架，具体的结果需要根据实际情况进行解释和使用。

clc,clear prob = optimproblem('ObjectiveSense','max'); x = optimvar('x',3,'LowerBound',0); prob.Objective = 2*x(1) + 3*x(2)-5*x(3); prob.Constraints.con1 = x(1)+x(2)+x(3)==7; prob.Constraints.con2 = 2*x(1)-5*x(2)+x(3)>=10; prob.Constraints.com3 = x(1)+3*x(2)+x(3)<=12; [sol,fval,flag,out] = solve(prob),sol.x

在解决问题之后，您可以使用 sol.x 来获取变量 x 的解向量。请注意，这个解向量是一个包含三个元素的列向量，其中每个元素对应变量 x 中的一个元素。 如果您希望输出结果，请在 MATLAB 中运行这段代码。如果...

[sol, fval, flag, output] = solve(prob,x0);

- prob.Aineq、prob.bineq：表示非线性规划问题的不等式约束条件，其中 prob.Aineq 是一个矩阵，prob.bineq 是一个列向量，它们满足 prob.Aineq * x <= prob.bineq。 - x0：一个列向量，表示非线性规划问题的初始值...

在matlab中，以下代码为什么会报错，我应该如何修改：clc,clear; p=optimproblem; x=optimvar('x',5,2,'LowerBound',0); p.Objective=0.6*sum(x(:,1))+0.2*sum(x(:,2)); p.Constraints.c1=[x(1,1)>=120 sum(x(1:2,1))-x(1,2)>=85 sum(x(1:3,1))-x(1,3)>=160 sum(x(1:4,1))-x(1,4)>=145 sum(x(1:5,1))>=300]; p.Constraints.c2=sum(x(1:5,1))<=810; [sol,fval]=solve(p), sol.x

这段代码在MATLAB中报错的原因是在定义约束条件时，采用了多行的形式，并且没有使用适当的逻辑运算符将它们连接...[sol, fval] = solve(p); sol.x 这样修改后的代码应该能够正确运行，并输出变量 sol.x 的值。

解释： 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:]))

如果新的目标函数值 fval 小于旧的目标函数值 old_fval，则减小阻尼因子 lamda 并更新参数向量 xk 和目标函数值 old_fval，同时将 updateJ 设为 1。如果新的目标函数值大于等于旧的目标函数值，则增加阻尼因子 lamda...

clc clear y = [30, 60, 120, 480, 120, 255]; % 创建变量和约束 x = optimvar('x', 6, 'LowerBound', 0, 'Type', 'integer'); con1 = [x(1)*9 >= y(1); x(1)*9 + x(2)*6 >= y(1) + y(2); x(1)*9 + x(2)*6 + x(3)*4 >= y(1) + y(2) + y(3); x(1)*9 + x(2)*6 + x(3)*4 + x(4)*6 >= y(1) + y(2) + y(3) + y(4); x(1)*9 + x(2)*6 + x(3)*4 + x(4)*6 + x(5)*4 >= y(1) + y(2) + y(3) + y(4) + y(5); x(1)*9 + x(2)*6 + x(3)*4 + x(4)*6 + x(5)*4 +x(6)*8.5 >= y(1) + y(2) + y(3) + y(4) + y(5) + y(6)]; con2 = [x(1)*9 -9 <= y(1); x(1)*9 + x(2)*6 - 6 <= y(1) + y(2); x(1)*9 + x(2)*6 + x(3)*4 -4 <= y(1) + y(2) + y(3); x(1)*9 + x(2)*6 + x(3)*4 + x(4)*6 - 6 <= y(1) + y(2) + y(3) + y(4); x(1)*9 + x(2)*6 + x(3)*4 + x(4)*6 + x(5)*4 - 4 <= y(1) + y(2) + y(3) + y(4); x(1)*9 + x(2)*6 + x(3)*4 + x(4)*6 + x(5)*4 +x(6)*8.5- 8.5 <= y(1) + y(2) + y(3) + y(4)]; % 创建问题 prob = optimproblem; prob.Constraints.con1 = con1; prob.Constraints.con2 = con2; % 定义目标函数 obj = x(1) + x(2) + x(3) + x(4) + x(5) + x(6); prob.Objective = obj; % 求解问题 [sol, fval] = solve(prob); % 输出结果 x_values = sol.x; disp('x(1)的值:'); disp(x_values(1)); disp('x(2)的值:'); disp(x_values(2)); disp('x(3)的值:'); disp(x_values(3)); disp('x(4)的值:'); disp(x_values(4));这段代码跑出来显示错误使用 optim.problemdef.OptimizationExpression/horzcat 无法从 logical 转换为 OptimizationExpression。 出错 Untitled2 (line 12) con2 = [x(1)*9 -9 <= y(1);，请帮我纠正问题

[sol, fval] = solve(prob); % 输出结果 x_values = sol.x; disp('x(1)的值:'); disp(x_values(1)); disp('x(2)的值:'); disp(x_values(2)); disp('x(3)的值:'); disp(x_values(3)); disp('x(4)的值:'); disp(x_...

clc,clear prob=optimproblem( ObjectiveSense , max ); c=[4;3];b=[10;8;7]; a=[2,1;1,1;0,1];lb=zeros(2,1); x=optimvar( x ,2, LowerBound ,0); prob.Objective=c *x; prob.Constraints.con=a*x<=b; [sol,fval,fl

[sol, fval, flag] = solve(prob); This code defines the objective sense as maximization (max), sets the coefficients for the objective function (c), inequality constraint coefficients (a), ...

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...

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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[x,fval]=fminbnd(@(x) mymin(x,b),-1,1); if fval x1=x; f1=fval; end end disp(['f的最小值点的最小值是',num2str(f1)]) 注意：由于该函数存在多个局部最小值点，因此无法保证找到的是全局最小值点。
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