matlab feval多元

函数如何使用？

在Matlab中，feval函数可以用于调用多元函数，具体用法如下：

feval(function_handle, arg1, arg2, ..., argN)

其中，function_handle是一个函数句柄，表示需要调用的函数；arg1, arg2, ..., argN分别表示函数需要传递的参数。注意，传递的参数个数要与函数定义时的参数个数相同。

例如，假设有一个名为myfunc的函数，该函数定义如下：

function z = myfunc(x, y)
z = x^2 + y^2;

则可以通过feval函数来调用该函数，如下所示：

x = 2;
y = 3;
z = feval(@myfunc, x, y);

在这个例子中，使用了函数句柄@myfunc来表示需要调用的函数。传递的参数为x=2和y=3，函数返回值为z=13。

相关问题

matlab中求多元函数的极小值点

### MATLAB 中求解多元函数极小值点的方法

在MATLAB中，可以采用多种方法来寻找多元函数的极小值点。一种常用的方式是使用`fminsearch`或更高级别的优化工具箱中的`fminunc`和`fmincon`命令。

#### 使用 `fminunc`

对于无约束最优化问题，可以直接调用`fminunc`来进行计算。此函数适用于连续可微的目标函数，并尝试找到局部最小值。下面给出了一段具体的代码实例：

[x, feval] = fminunc(@(x) x(1)^2 + 3/2 * x(2)^2 - 2 * x(1) * x(2) - x(1) + 2 * x(2), [1; 2])

这段代码定义了一个二元目标函数并指定了初始猜测值为\[1, 2\]^T^ 。执行上述语句后，将会返回使得给定表达式的取值达到最低时对应的变量\(x\)以及此时的目标函数值`feval`[^5]。

#### 使用 `fmincon`

当存在线性不等式、等式或其他类型的约束条件时，则应该考虑应用带有更多参数设置选项的`fmincon`函数。其一般形式如下所示：

x = fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon,options)

这里，
- \(x_0\) 表示起始点；
- \(A \cdot x ≤ b\) 和 \(A_{eq} \cdot x = beq\) 分别代表线性的不等式与等式约束矩阵及其右侧常数项向量；
- \(lb\) 及 \(ub\) 定义了决策变量上下限范围；
- 如果还有非线性约束的话可以通过指定额外输入参数`nonlcon`实现；最后还可以自定义一些算法运行过程中的控制参数存储于结构体`options`之中[^4]。

#### 计算梯度和Hessian矩阵

为了提高收敛速度或者满足某些特定需求，在实际操作过程中可能还需要提供关于目标函数的一阶偏导数（即梯度）甚至是二阶偏导数组成的Hessian矩阵的信息。这些数据可以帮助优化器更好地理解当前所处位置附近的地形特征从而做出更加合理的调整策略[^2]。

多元函数惩罚函数法matlab程序

以下是一个简单的多元函数惩罚函数法 Matlab 程序的示例，用于求解非线性约束最优化问题：

function [x,fval] = penalty(fun,x0,lb,ub,penalty_fun,tol,max_iter)
% fun: 目标函数句柄
% x0: 初始点
% lb: 下界
% ub: 上界
% penalty_fun: 惩罚函数句柄
% tol: 收敛精度
% max_iter: 最大迭代次数

n = length(x0);  % 变量数目
x = x0;  % 初始点
fval = feval(fun,x);  % 目标函数值
iter = 0;  % 迭代次数
while iter < max_iter
    % 构造惩罚函数
    penalty = feval(penalty_fun,x);
    % 带惩罚函数的优化问题
    obj_fun = @(x) fval + penalty;
    [x,fval] = fmincon(obj_fun,x,[],[],[],[],lb,ub,[],optimoptions('fmincon','Display','off'));
    % 判断收敛
    if abs(penalty) < tol
        break;
    end
    iter = iter + 1;
end
end

其中，惩罚函数可以根据具体问题进行自定义，例如：

function p = penalty_fun(x)
% 惩罚函数
g1 = x(1)^2 + x(2)^2 - 1;
g2 = x(1) - x(2) + 1;
p = max(0,g1)^2 + max(0,g2)^2;
end

该程序使用了 MATLAB 内置的优化函数 fmincon，通过构造带惩罚函数的优化问题来求解非线性约束最优化问题。在每次迭代中，根据当前点和惩罚函数值构造带惩罚函数的目标函数，并使用 fmincon 进行优化求解。当惩罚函数值小于收敛精度时，算法停止迭代。