MATLAB学习第五节最优化工具箱PPT课件

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2024版matlab教程(全)资料ppt课件

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进行通信系统的建模、仿真和分析。
谢谢聆听
B
C
变量与赋值
在MATLAB中,变量不需要事先声明,可以 直接赋值。变量名以字母开头,可以包含字 母、数字和下划线。
常用函数
MATLAB提供了丰富的内置函数,如sin、 cos、tan等三角函数,以及abs、sqrt等数 学函数。用户可以通过help命令查看函数的
D
使用方法。
02 矩阵运算与数组操作
错误处理
阐述try-catch错误处理机制的语法、 执行流程及应用实例。
04
函数定义与调用
函数概述
阐述函数的概念、作用及分类,包括内置函数和 自定义函数。
函数调用
深入剖析函数的调用方法,包括直接调用、间接 调用及参数传递等技巧。
ABCD
函数定义
详细讲解自定义函数的定义方法,包括函数名、 输入参数、输出参数及函数体等要素。
拟合方法
利用已知数据点构造近似函数,如最小二乘法、多项 式拟合、非线性拟合等。
插值与拟合的比较
插值函数经过所有数据点,而拟合函数则追求整体上 的近似。
数值积分与微分
01
数值积分方法
利用数值技术计算定积分的近似 值,如矩形法、梯形法、辛普森 法等。
02
数值微分方法
通过数值技术求解函数的导数或 微分,如差分法、中心差分法、 五点差分法等。
02
01
矩阵运算
加法与减法
对应元素相加或相减,要求矩阵 大小相同
乘法
使用`*`或`mtimes`函数进行矩阵 乘法,要求内维数相同
点乘与点除
使用`.*`、`./`进行对应元素相乘或 相除,要求矩阵大小相同
特征值与特征向量

MATLAB优化工具箱

MATLAB优化工具箱

生产每单位产品所消耗的原料 现有原料数
A→x1
B→x2
C→x3 量(千克)
+ 3 3x1
+ 2 2x1 + 1 x1
+ 4 4x2
+ 1 x2
+ 3 3x2
2 2x3 2 2x3 2 2x3

≤ ≤
600 400 800
+ + 2
4
3
2x1
4x2
3x3
合计 1800千克
第13页,共73页。
二、例题
迭代搜索区间
目标函数
返回目标函数的最优值
返回目标函数的最优解
第20页,共73页。
1.4.1函数fminbnd
2.例题:
运行结果: xopt =
求解一维无约束优化问题f(x)=(x3+cosx+xlogx/ex)
0.5223
在区间[0,1]中的极小值。
解:(1)编制求解优化问题的M文件。
fopt = 0.3974
第7页,共73页。
主要函数
第8页,共73页。
输入变量
第9页,共73页。
输出变量
第10页,共73页。
1.2 线性规划问题
第11页,共73页。
一、线性规划数学模型
1.主要应用对象:
(1)在有限的资源条件下完成最多的任务;
(2)如何统筹任务以使用最少资源。
2.数学模型形式:
min f TX
决策变量
grid on
第21页,共73页。
1.4.2函数fminsearch
1.使用格式: [xopt,fopt]=fminsearch(fun,x0,options)

matlab教程ppt(完整版)

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,展示数据和模型结果。
数据处理
应用MATLAB的信号处理和统计 分析函数库,进行数据预处理、
特征提取和模型训练。
机器学习与深度学习
机器学习
介绍MATLAB中的各种机器学习算法,如线性回归、决策 树、支持向量机等,以及如何应用它们进行分类、回归和 聚类。
深度学习
介绍深度学习框架和网络结构,如卷积神经网络(CNN) 、循环神经网络(RNN)等,以及如何使用MATLBiblioteka B进行 训练和部署。感谢观看
THANKS
符号微积分
进行符号微分和积分运算,如极限、导数和 积分。
符号方程求解
使用solve函数求解符号方程。
符号矩阵运算
进行符号矩阵的乘法、转置等运算。
05
MATLAB应用实例
数据分析与可视化
数据分析
使用MATLAB进行数据导入、清 洗、处理和分析,包括描述性统
计、可视化、假设检验等。
可视化
利用MATLAB的图形和可视化工 具,如散点图、柱状图、3D图等
数值求和与求积
演示如何对数值进行求和与求积 操作。
数值计算函数
介绍常用数值计算函数,如sin、 cos、tan等。
方程求解
演示如何求解线性方程和非线性方 程。
03
MATLAB编程基础
控制流
01
02
03
04
顺序结构
按照代码的先后顺序执行,是 最基本的程序结构。
选择结构
通过if语句实现,根据条件判 断执行不同的代码块。
数据分析
数值计算
MATLAB提供了强大的数据分析工具,支 持多种统计分析方法,可以帮助用户进行 数据挖掘和预测分析。
MATLAB可以进行高效的数值计算,支持 多种数值计算方法,包括线性代数、微积 分、微分方程等。

MATLAB的优化函数PPT教学课件

MATLAB的优化函数PPT教学课件
P1、P2等是传递给fun的附加参数。
例8-7 已知梯形截面管道的参数是:底边长
度为 c,高度为 h ,面积 A645m 16m 2,斜边
与底边的夹角为 。管道内液体的流速与管
道截面的周长 s的倒数成比例关系。试按照
使液体流速最大确定该管道的参数。
解:1、建立优化设计的 数学模型
管道截面周长 sc 2h
2、求解约束极小值问题的 函数fmincon
fmincon是求解多维约束优化问题
min f (X) s.t.: AX b (线性不等式约)束
Aeq(X) beq (线性等式约束) C(X) 0 (非线性不等式约)束 Ceq(X) 0 (非线性等式约)束 Lb X Ub (边界约束)
的优化工具箱函数。
MATLAB优化工具箱
常用函数的应用
MATLAB6.5优化工具箱(Optimization Toolbox) 中包含有一系列优化算法和模块,可以用于求 解约束线性最小二乘优化、约束非线性或无约 束非线性极小值问题、非线性最小二乘逼近和 曲线拟合、非线性系统方程和复杂结构的大规 模优化问题。
处理优化设计问题的分析和计算时,根据优化 设计的数学模型,按照所选用优化工具函数的 要求,输入初始点,与约束条件相应的约束函 数和系数矩阵,将优化工具函数作为 “黑箱” 调用,即可获得与所有条件都相容的优化结果。
1、求解多维无约束优化问题的 函数fminunc
fminunc是基于梯度搜索法实现的优化工具箱函数,它 的语法说明如下:
[x,fval,exitflag,output,grad,hessian]
=fminunc(@fun,x0,options,P1,P2…)
其中,输出参数有:
x是返回目标函数的最优解;

MATLAB经典教程(全)PPT课件

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由Cleve Moler和John Little于1980 年代初期开发,用于解决线性代数课 程的数值计算问题。
MATLAB的优势
易于学习、使用灵活、高效的数值计 算和可视化功能、强大的工具箱支持。
发展历程
从最初的数值计算工具,逐渐发展成 为一款功能强大的科学计算软件,广 泛应用于工程、科学、经济等领域。
MATLAB工作环境与界面
MATLAB工作环境
包括命令窗口、工作空间、命令历史窗口、当 前文件夹窗口等。
界面介绍
详细讲解MATLAB界面的各个组成部分,如菜 单栏、工具栏、编辑器窗口等。
基本操作
介绍如何在MATLAB环境中创建、保存、运行脚本和函数,以及如何进行基本 的文件操作。
基本数据类型与运算
矩阵大小
使用`size`函数获取矩阵的行数 和列数。
矩阵元素访问
通过下标访问矩阵元素,如 `A(i,j)`表示访问矩阵A的第i行第j 列元素。
矩阵基本操作
包括矩阵的加、减、数乘、转置 等操作。
矩阵运算及性质
矩阵乘法 满足乘法交换律和结合律,但不满足 乘法交换律。
矩阵的逆
对于方阵,若存在一矩阵B,使得 AB=BA=I(I为单位矩阵),则称B 为A的逆矩阵。
Hale Waihona Puke 03 数据分析与可视化数据导入、导出及预处理
数据导入
介绍如何使用MATLAB导入各种格式的数据文件, 如.csv、.txt、.xlsx等。
数据导出
讲解如何将MATLAB中的数据导出为常见的数据文件格式,以 便于数据共享和交换。
数据预处理
阐述数据清洗、数据变换、数据规约等预处理技术,为后续的数 据分析和可视化奠定基础。
01
02

MATLAB优化工具箱

MATLAB优化工具箱
MATLAB优化工具箱是MathWorks公司开发的MATLAB软件 包之一,旨在为工程师和科学家提供用于解决各种优化问题 的工具和算法。
MATLAB优化工具箱主要包含线性和非线性规划、约束和无 约束优化、多目标和多标准优化、全局和区间优化等功能, 以及用于优化模型构建和结果可视化的工具。
MATLAB优化工具箱的功能
实例
使用MATLAB求解一个简单的非线性规划问题,以最小化一个非线性目标函数,在给定约 束条件下。
使用MATLAB优化工具箱求解约束优化问题
要点一
约束优化问题定义
约束优化问题是一类带有各种约束条 件的优化问题,需要求解满足所有约 束条件的最优解。
要点二
MATLAB求解约束优 化问题的步骤
首先使用fmincon函数定义目标函数 和约束条件,然后调用fmincon函数 求解约束优化问题。
MATLAB优化工具箱的应用领域
MATLAB优化工具箱广泛应用于各种领域,例如生产管 理、金融、交通运输、生物信息学等。
MATLAB优化工具箱可以用于解决一系列实际问题,例 如资源分配、生产计划、投资组合优化、路径规划等。
MATLAB优化工具箱还为各种实际问题的优化提供了解 决方案,例如采用遗传算法、模拟退火算法、粒子群算 法等现代优化算法解决非线性规划问题。
用户可以使用MATLAB中的“parfor”循环来 并行计算,以提高大规模问题的求解速度。
05
MATLAB优化工具箱的优势和不足
MATLAB优化工具箱的优势
01
高效灵活
02
全面的优化方法
MATLAB优化工具箱提供了高效的优 化算法和灵活的使用方式,可以帮助 用户快速解决各种优化问题。
MATLAB优化工具箱包含了多种优化 算法,包括线性规划、非线性规划、 约束优化、无约束优化等,可以满足 不同用户的需求。

MATLAB优化工具箱

MATLAB优化工具箱
《matlab优化工具箱》
xx年xx月xx日
目 录
• 优化工具箱简介 • 线性规划 • 非线性规划 • 整数规划 • 多目标规划 • 优化工具箱的应用领域与前景
01
优化工具箱简介
什么是优化工具箱
1
优化工具箱是MATLAB软件中的一个工具箱, 用于解决各种优化问题。
2
它基于MATLAB编程语言,提供了一系列用于 优化分析的函数和工具。
优化工具箱的模块与算法
优化工具箱主要包括以下模块
01
02
Linear Programming(线性规划模块)
Nonlinear Programming(非线性规划模 块)
03
Unconstrained Optimization(无约束优 化模块)等
05
04
Constrained Optimization(约束优化模 块)
06
优化工具箱的应用领域与前景
优化工具箱在各个领域的应用情况
经济学
用于建立复杂的经济模型,如最优化问题 中的供需平衡、资源配置等。
生物医学
在药物研发、生理系统建模等方面应用广 泛。
工程学
在机械、航空、电力等领域,优化工具箱 可用于机构设计、控制系统等。
金融
用于投资组合优化、风险管理等。
计算机科学
在使用MATLAB求解整数规划问题之 前,需要先建立数学模型。这个模型 通常由一个目标函数和一系列约束条 件组成。在MATLAB中,可以使用命 令行或GUI界面来建立和编辑模型。
调用求解器
一旦建立了整数规划问题的模型,就 可以使用MATLAB中的求解器来求解 它。常见的求解器包括CPLEX和 Gurobi。这些求解器可以处理大规模 的整数规划问题,并提供了很高的求 解精度。

MATLAB优化工具箱PPT课件

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输出结果
x = -0.00379331489930 0.00377922373234 -0.00081367476184 -0.00040994333806
执行程序DFP混合插值
x0=[3,-1,0,1];options(6)=1;options(7)=0;x=fminu('f4',x0,options),
GRAD/SD -4.04
-2.67e-008 -2.27e-009
x= 1.0e-007 * 0.0431
-0.2708
提高精度10-8,不输出中间结果,只给出迭代次数和结果各函数值
x0=[1,1];

opt(2)=1e-8;opt(3)=1e-8;

[x,opt]=fminu('f1',x0,opt)
输入方法
c=[-6,-4];A=[2,3;4,2]; b=[100,120];vlb=[0,0];vub=[] [x,lam]=lp(c,A,b,vlb,vub) Z=c*x
输出结果
x= 20.0000 20.0000
lam =
0.5000 1.2500
0 0
Z= -200
第5页/共31页
例题
例4 求解
fminu fmins
('f ', x0) ('f ', x0)
function
f f (x)
非线性最小二乘
min f T (x) f (x)
x x
leastsq ('f ', curvefit ('f '
,xx00)f)unction
f f (x)
约束极小
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min f T x x
s.t. Ax b
Aeqx beq
LBxUB
f1
f
f
2
fn
x1
x
x
2
xn
6
函数调用格式 (输入参数)
1、最简形式:只有不等式约束: x=linprog(f,A,b) 2、又包含了等式约束: x=linprog(f,A,b,Aeq,beq) 3、又包括了解的上下限的约束: x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,LB,UB) 4、定义了搜索点初值 x0: x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,LB,UB,x0)
exitflag = 1
9
举例2:
则:f = [ -1 2 -3 4]’;
b=[6;12;4];
LB=[0 0 0 0];
m x i n x12x2 3 x34x4 s.t. x1 x2 3x3 x4 6
2x1 3x2 x3 x4 12 x1 2x3 x4 4 x1, x2, x3, x4 0
beq = [10;20]; LB=[0 0 0 0 ];
[x,fval,exitflag] = linprog(f,[ ],[ ],Aeq,beq,LB)
12
二次规划 quadprog
二次规划问题:目标函数为二次 函数,约束函数是线性函数。
求解问题应化为标准形式:
其中:H为正定系数矩阵 f 为系数向量, x 为变量 A为不等式约束系数矩阵 b 为不等式约束值 Aeq为等式约束系数矩阵 beq为等式约束值 LB 为最优解的下限 UB 为最优解的上限
x1, x2, x3, x4 0
5

线性规划 linprog
线性规划问题:目标函数和 约束函数都是线性函数。
求解问题应化为标准形式: 其中:f 为系数向量,x 为变量 A为不等式约束系数矩阵 b 为不等式约束值 Aeq为等式约束系数矩阵 beq为等式约束值 LB 为最优解的下限 UB 为最优解的上限
fval = -6.0000
exitflag = 1
10
习题:
m x i n5x14x26x3 s.t. x1 x2 x3 20
3x1 2x2 4x3 42
3x1 2x2 30
x1, x2 , x3 1
1、对上式解出最优解,最优值,并判断此最优解和最优
值是否能被信任。
11
习题答案:
最优化工具箱查看方式: 1、在命令窗口中输入 :help optima 2、选择help菜单项 MATLAB help 项 打开MATLAB 帮助 找到 Optimization Toolbox (最优化工具箱)
2
5.2 主要函数
linprog
线性规划
quadprog
二次规划
fminunc
LB=[0 0 0 0];
A= [ 1 1 3 -1;2 3 -1 1; 1 0 2 1];
调用语句为:
[x,fval,exitflag] = linprog(f,A,b,Aeq,beq,LB)
x =[ 0.0000 0.0000 2.0000 0.0000]’
fval = -6.0000
A= [ 1 1 3 -1; 2 3 -1 1; 1 0 2 1];
调用语句为:
[x,fval,exitflag] = linprog(f,A,b,[ ],[ ],LB)
当有参数没有值时,相当于其值为空。
即 Aeq = [ ] beq = [ ]。
x =[ 0.0000 0.0000 2.0000 0.0000]’
无约束非线性规划
fmincon
约束非线性规划
fminimax
最大最小问题
fminbnd
无约束一元函数极小问题
fseminf
半无穷条件下的非线性规划
fsolve
非线性方程求解
lsqnonlin
非线性最小二乘解
lsqnonneg
非负最小二乘解
fgoalattain
目标规划
3
优化问题:现在有甲,乙两人推销A,B两种货物, 货物单价及利润如下表,问如何销售才能使销售 的总利润最高。
8
m x i n x12x2 3 x34x4
举例1:
s.t. x1 x2 3 x3 x4 6
2 x1 3 x2 x3 x4 12
则:f = [ -1 2 -3 4]’;
b=[6;12;4];
Aeq=[ 1 1 1 1];
beq=[2];
x1 2 x3 x4 4 x1 x2 x3 x4 2 x1 , x2 , x3 , x4 0
7
函数调用格式 (输出参数)
1、最简形式,只有最优解x*输出 x=linprog(f,A,b) 2、添加最优值 fval 输出 ( fval = fTx*) [x,fval]=linprog(f,A,b) 3、添加退出参数输出 exitflag [x,fval,exitflag]=linprog(f,A,b) exitflag>0 存在并收敛到最优解 exitflag=0 达到最大迭代次数未收敛 exitflag<0 没有最优解或算法失败
1、 f = [ -5 -4 -6]’;
A= [ 1 -1 3; 3 2 4; 3 2 0];
b=[20;42;30];
LB=[1 1 1];
[x,fval,exitflag] = linprog(f,A,b,[ ],[ ],LB)
f = [ -5 -4 -1 -11]’;
Aeq = [ 1 0 1 0; 0 1 0 1 ];
第五节 最优化工具箱
5.1 最优化工具箱概述 5.2 主要构成函数 5.3 MATLAB帮助系统
1
5.1 最优化工具箱概述
最优化工具箱是用于解决最优化问题的一种工具箱,对于 当前使用的各种最优化策略问题,都可以得到一个较为合 理的解。
在实际应用中,大部分的问题都得不到一个准确的解,但 可以得到一定条件下的最优解,来代替准确解应用。
总量 原价

(吨) (每吨) 实际价 利润
格(每吨)
A 10 25
30
5
B 20 39
43
4

实际价格 利润 (每吨)
26
1
50
11
4
数学模型:
设甲卖A和B分别为x1和x2吨,乙分别卖x3和x4吨。
m ax
x1,x2,x3,x4
5x14x2x311x4
s.t. x1 x3 10
x2 x4 20
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