优化问题的MATLAB求解
如何在Matlab中进行多目标优化问题求解
如何在Matlab中进行多目标优化问题求解如何在Matlab中进行多目标优化问题求解？多目标优化问题是指存在多个目标函数，且这些目标函数之间相互矛盾或者无法完全同时满足的问题。
在实际应用中，多目标优化问题非常常见，例如在工程设计中寻求最佳平衡点、在金融投资中追求高收益低风险等。
而Matlab作为一种强大的数值计算工具，提供了丰富的优化算法和工具箱，可以帮助我们解决多目标优化问题。
一、多目标优化问题数学建模在解决多目标优化问题之前，首先需要将实际问题转化为数学模型。
假设我们需要优化一个n维的向量x，使得目标函数f(x)同时最小化或最大化。
其中，n为自变量的个数，f(x)可以表示为多个目标函数f1(x)、f2(x)、...、fm(x)的向量形式：f(x) = [f1(x), f2(x), ..., fm(x)]其中，fi(x)（i=1,2,...,m）即为待优化的目标函数。
在多目标优化问题中，一般没有单一的最优解，而是存在一个解集，称为"帕累托前沿（Pareto Frontier）"。
该解集中的每个解被称为"非支配解（Non-Dominated Solution）"，即不能被其他解所优化。
因此，多目标优化问题的目标就是找到帕累托前沿中的最佳解。
二、Matlab中的多目标优化算法Matlab提供了多种多目标优化算法和工具箱，包括paretosearch、gamultiobj、NSGA-II等等。
这些算法基于不同的思想和原理，可以根据问题的特点选择合适的算法进行求解。
1. paretosearch算法paretosearch算法采用遗传算法的思想，通过迭代更新种群来寻找非支配解。
该算法适用于求解中小规模的多目标优化问题。
使用paretosearch算法求解多目标优化问题可以按照以下步骤进行：（1）定义目标函数编写目标函数fi(x)（i=1,2,...,m）的代码。
matlab调用cplex求解优化问题编程简单例子
Matlab是一种强大的科学计算软件，它不仅可以进行数据分析和可视化，还可以进行数值计算和优化问题求解。
而Cplex是一种著名的数学优化软件包，可以用来解决线性规划、整数规划、混合整数规划等问题。
在本文中，我们将介绍如何在Matlab中调用Cplex来求解优化问题，并给出一个简单的例子，帮助读者更好地理解这个过程。
【步骤】1. 安装Matlab和Cplex我们需要在电脑上安装Matlab和Cplex软件。
Matlab全球信息湾上有学术版可以免费下载，而Cplex是商业软件，需要购买授权。
安装完成后，我们需要将Cplex的路径添加到Matlab的搜索路径中，以便Matlab可以找到Cplex的相关函数。
2. 编写Matlab脚本接下来，我们需要编写一个Matlab脚本来调用Cplex求解优化问题。
我们需要定义优化问题的目标函数、约束条件和变量范围。
我们可以使用Cplex的函数来创建优化问题，并设置相应的参数。
我们调用Cplex的求解函数来求解这个优化问题。
以下是一个简单的例子：定义优化问题f = [3; 5; 2]; 目标函数系数A = [1 -1 1; 3 2 4]; 不等式约束系数b = [20; 42]; 不等式约束右端项lb = [0; 0; 0]; 变量下界ub = []; 变量上界创建优化问题problem = cplexoptimset();problem.Display = 'on'; 显示求解过程[x, fval, exitflag, output] = cplexmilp(f, A, b, [], [], [], [], lb, ub, [], problem);显示结果disp(['最优解为：', num2str(x)]);disp(['目标函数值为：', num2str(fval)]);disp(['退出信息为：', output.cplexstatusstring]);```在这个例子中，我们定义了一个线性整数规划问题，目标函数为3x1 + 5x2 + 2x3，约束条件为x1 - x2 + x3 <= 20和3x1 + 2x2 + 4x3 <= 42。
使用Matlab进行遗传算法优化问题求解的方法
使用Matlab进行遗传算法优化问题求解的方法引言在现代科技发展的背景下，优化算法成为解决各种问题的重要工具之一。
遗传算法作为一种生物启发式算法，具有全局寻优能力和适应性强的特点，在许多领域中被广泛应用。
本文将介绍如何使用Matlab进行遗传算法优化问题求解，包括问题建模、遗传算子设计、遗传算法编码、适应度评价和求解过程控制等方面。
一、问题建模在使用遗传算法求解优化问题之前，我们首先需要将问题定义为数学模型。
这包括确定问题的目标函数和约束条件。
例如，假设我们要最小化一个多变量函数f(x)，其中x=(x1,x2,...,xn)，同时还有一些约束条件g(x)<=0和h(x)=0。
在Matlab中，我们可通过定义一个函数来表示目标函数和约束条件。
具体实现时，我们需要在目标函数和约束函数中设置输入参数，通过调整这些参数进行优化。
二、遗传算子设计遗传算法的核心是遗传算子的设计，包括选择（Selection）、交叉（Crossover）、变异（Mutation）和替代（Replacement）等。
选择操作通过一定的策略从种群中选择出适应度较高的个体，作为进行交叉和变异的父代个体。
交叉操作通过将两个父代个体的基因片段进行交换，产生新的子代个体。
变异操作通过改变个体某些基因的值，引入新的基因信息。
替代操作通过选择适应度较低的个体将其替换为新产生的子代个体。
三、遗传算法编码在遗传算法中，个体的编码方式决定了问题的解空间。
常见的编码方式有二进制编码和实数编码等。
当问题的变量是二进制形式时，采用二进制编码。
当问题的变量是实数形式时，采用实数编码。
在Matlab中，我们可以使用矩阵或向量来表示个体的基因型，通过制定编码方式来实现遗传算法的编码过程。
四、适应度评价适应度评价是遗传算法中判断个体优劣的指标。
在适应度评价过程中，我们将问题的目标函数和约束条件应用于个体的解，计算得到一个适应度值。
适应度值越大表示个体越优。
Matlab中的最优化问题求解方法
Matlab中的最优化问题求解方法近年来，最优化问题在各个领域中都扮演着重要的角色。
无论是在工程、经济学还是科学研究中，我们都需要找到最优解来满足特定的需求。
而Matlab作为一种强大的数值计算软件，在解决最优化问题方面有着广泛的应用。
本文将介绍一些Matlab中常用的最优化问题求解方法，并探讨其优缺点以及适用范围。
一. 无约束问题求解方法1. 最速下降法最速下降法是最简单且直观的无约束问题求解方法之一。
其基本思想是沿着梯度的反方向迭代求解，直到达到所需的精度要求。
然而，最速下降法的收敛速度通常很慢，特别是在局部极小值点附近。
2. 共轭梯度法共轭梯度法是一种改进的最速下降法。
它利用了无约束问题的二次函数特性，通过选择一组相互共轭的搜索方向来提高收敛速度。
相比于最速下降法，共轭梯度法的收敛速度更快，尤其适用于大规模优化问题。
3. 牛顿法牛顿法是一种基于二阶导数信息的优化方法。
它通过构建并求解特定的二次逼近模型来求解无约束问题。
然而，牛顿法在高维问题中的计算复杂度较高，并且需要矩阵求逆运算，可能导致数值不稳定。
二. 线性规划问题求解方法1. 单纯形法单纯形法是一种经典的线性规划问题求解方法。
它通过在可行域内进行边界移动来寻找最优解。
然而，当问题规模较大时，单纯形法的计算复杂度会大幅增加，导致求解效率低下。
2. 内点法内点法是一种改进的线性规划问题求解方法。
与单纯形法不同，内点法通过将问题转化为一系列等价的非线性问题来求解。
内点法的优势在于其计算复杂度相对较低，尤其适用于大规模线性规划问题。
三. 非线性规划问题求解方法1. 信赖域算法信赖域算法是一种常用的非线性规划问题求解方法。
它通过构建局部模型，并通过逐步调整信赖域半径来寻找最优解。
信赖域算法既考虑了收敛速度，又保持了数值稳定性。
2. 遗传算法遗传算法是一种基于自然进化过程的优化算法。
它模拟遗传操作，并通过选择、交叉和变异等操作来搜索最优解。
遗传算法的优势在于其适用于复杂的非线性规划问题，但可能需要较长的计算时间。
Matlab中的优化问题求解方法与示例分析
Matlab中的优化问题求解方法与示例分析介绍在科学与工程领域，优化问题是一个常见且重要的研究方向。
优化问题的目标是在给定的约束条件下，找到使得目标函数取得最优值的变量取值。
Matlab作为一个著名的科学计算软件，提供了丰富的优化问题求解方法。
本文将介绍Matlab中常用的优化问题求解方法，并通过实例分析来展示其应用。
一、线性规划问题的求解方法线性规划问题（Linear Programming）是一类目标函数与约束条件均为线性关系的优化问题。
Matlab中提供了线性规划问题求解的函数“linprog”和“intlinprog”。
1. linprog函数linprog函数用于求解线性规划问题，其使用方法如下：```[x, fval, exitflag, output] = linprog(f, A, b, Aeq, beq, lb, ub)```其中，f为目标函数的系数向量，A和b为不等式约束的系数矩阵和常数向量，Aeq和beq为等式约束的系数矩阵和常数向量，lb和ub为变量的下界和上界。
2. intlinprog函数intlinprog函数用于求解整数线性规划问题，即变量取值为整数的线性规划问题。
其使用方法与linprog类似，但需要添加一个参数“options”，用于设置求解器的选项。
二、非线性规划问题的求解方法非线性规划问题（Nonlinear Programming）是一类目标函数或约束条件存在非线性关系的优化问题。
Matlab中提供了多种非线性规划问题求解的函数，包括“fminunc”、“fmincon”和“lsqnonlin”。
1. fminunc函数fminunc函数用于求解没有约束条件的非线性规划问题，其使用方法如下：```[x, fval, exitflag, output] = fminunc(fun, x0)```其中，fun为目标函数的句柄，x0为变量的初始猜测值。
2. fmincon函数fmincon函数用于求解带约束条件的非线性规划问题，其使用方法如下：```[x, fval, exitflag, output, lambda] = fmincon(fun, x0, A, b, Aeq, beq, lb, ub)```参数的含义与linprog函数中的相对应参数相似，但需要注意的是，A、b、Aeq 和beq都是针对不等式约束和等式约束的系数矩阵和常数向量；lb和ub为变量的下界和上界。
Matlab中的优化问题求解方法
Matlab中的优化问题求解方法在数学和工程领域，优化问题是一个重要的研究方向。
通过寻找最优解，可以提高系统的效率和性能。
Matlab提供了丰富的工具箱和函数，可以用于解决各种不同类型的优化问题。
本文将介绍一些常见的优化问题求解方法，并针对它们在Matlab中的应用进行分析和讨论。
第一种常见的优化问题求解方法是线性规划（Linear Programming，LP）。
在线性规划中，目标函数和约束条件都是线性的。
通过寻找使得目标函数达到最大或最小的变量取值，可以获得问题的最优解。
Matlab中的优化工具箱提供了linprog函数，可以用于求解线性规划问题。
该函数采用单纯形算法或内点算法进行求解，并且可以处理带有等式和不等式约束的问题。
用户只需提供目标函数系数、约束矩阵和约束向量，即可得到问题的最优解和最优值。
除了线性规划，二次规划（Quadratic Programming，QP）也是常见的优化问题求解方法。
在二次规划中，目标函数是一个二次函数，约束条件可以是线性的或二次的。
Matlab中的优化工具箱提供了quadprog函数，可以用于求解二次规划问题。
该函数基于内点算法或者信赖域反射算法进行求解。
用户只需提供目标函数的二次项系数、一次项系数以及约束矩阵和约束向量，即可得到问题的最优解和最优值。
除了线性规划和二次规划，非线性规划（Nonlinear Optimization）也是常见的优化问题求解方法。
与线性规划和二次规划不同，非线性规划中的目标函数和约束条件可以是非线性的。
Matlab中的优化工具箱提供了fmincon函数，可以用于求解约束非线性优化问题。
该函数采用内点法、SQP法或者信赖域反射法进行求解。
用户需要提供目标函数、约束函数以及约束类型，并设定初始解，即可得到问题的最优解和最优值。
除了上述三种基本的优化问题求解方法，约束最小二乘（Constrained Least Squares）问题也是一个重要的优化问题。
利用Matlab进行运筹学与优化问题求解的技巧
利用Matlab进行运筹学与优化问题求解的技巧运筹学与优化是一门应用数学的学科，旨在寻找最优解来解决实际问题。
随着计算科学的迅速发展，利用计算机进行运筹学与优化问题求解变得越来越常见。
Matlab作为一种功能强大的数值计算和编程工具，为求解这类问题提供了便捷和高效的方式。
本文将介绍一些利用Matlab进行运筹学与优化问题求解的技巧。
一、线性规划问题求解线性规划是一类常见的优化问题，约束条件和目标函数都是线性的。
Matlab提供了linprog函数来解决线性规划问题。
这个函数的基本用法如下：[x, fval, exitflag] = linprog(f, A, b, Aeq, beq, lb, ub)其中，f是目标函数的系数向量，A和b是不等式约束的矩阵和向量，Aeq和beq是等式约束的矩阵和向量，lb和ub是变量的上下界。
函数的输出包括最优解x，最优目标值fval和退出标志exitflag。
二、非线性规划问题求解非线性规划是一类更为复杂的优化问题，约束条件和目标函数可以是非线性的。
Matlab提供了fmincon函数来解决非线性规划问题。
这个函数的基本用法如下：[x, fval, exitflag] = fmincon(fun, x0, A, b, Aeq, beq, lb, ub, nonlcon)其中，fun是目标函数的句柄，x0是初始解向量，A和b是不等式约束的矩阵和向量，Aeq和beq是等式约束的矩阵和向量，lb和ub是变量的上下界，nonlcon是非线性约束函数的句柄。
函数的输出包括最优解x，最优目标值fval和退出标志exitflag。
三、整数规划问题求解在某些情况下，决策变量需要取整数值，这时可以通过整数规划来求解。
Matlab提供了intlinprog函数来解决整数规划问题。
这个函数的基本用法如下：[x, fval, exitflag] = intlinprog(f, intcon, A, b, Aeq, beq, lb, ub)其中，f是目标函数的系数向量，intcon是决策变量的整数索引向量，A和b是不等式约束的矩阵和向量，Aeq和beq是等式约束的矩阵和向量，lb和ub是变量的上下界。
matlab用共轭梯度法求解优化问题
标题：利用MATLAB中的共轭梯度法求解优化问题正文：一、概述在数学和工程领域中，优化问题是一个重要的研究领域。
优化问题的目标是寻找一个能够最大化或最小化某个函数的变量的数值，使得该函数达到最优值。
而共轭梯度法是一种常用的优化算法，能够有效地解决大规模的线性和非线性优化问题。
本文将介绍如何利用MATLAB中的共轭梯度法来求解优化问题。
二、共轭梯度法简介共轭梯度法是一种迭代算法，用于求解无约束优化问题。
它是一种在局部搜索过程中利用历史信息的优化方法，通常用于求解大规模的线性和非线性优化问题。
共轭梯度法基于数学中的共轭梯度概念，通过迭代寻找下降最快的路径，从而逐步逼近最优解。
三、MATLAB中的共轭梯度法函数MATLAB提供了丰富的优化算法和函数，其中包括了共轭梯度法函数。
在MATLAB中，可以使用“fmincg”函数来调用共轭梯度法来求解无约束优化问题。
该函数可以接收目标函数、初始变量值和其他参数作为输入，并计算出最优解。
四、使用共轭梯度法求解优化问题的步骤1. 确定目标函数在使用共轭梯度法求解优化问题之前，首先需要确定目标函数。
目标函数可以是线性函数、非线性函数或者带有约束条件的函数。
在MATLAB中，需要将目标函数定义为一个函数句柄，并且确保该函数具有输入参数和输出数值。
2. 确定初始变量值在使用共轭梯度法求解优化问题时，需要提供初始的变量值。
这些初始变量值可以是任意的数值，但通常需要根据实际问题进行合理选择。
3. 调用共轭梯度法函数在确定了目标函数和初始变量值之后，可以调用MATLAB中的“fmincg”函数来求解优化问题。
该函数会根据目标函数、初始变量值和其他参数进行迭代计算，直到找到最优解为止。
4. 获取最优解可以通过“fmincg”函数的输出结果来获取最优解。
该结果通常包括最优变量值和最优目标函数值。
五、优化问题的案例分析下面以一个简单的优化问题为例，说明如何利用MATLAB中的共轭梯度法来求解。
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一、matlab优化工具箱中常用的功能函数
求解线性规划问题的主要函数是linprog。 求解二次规划问题的主要函数是quadprog。
求解无约束非线性规划问题的主要函数是
fminbnd、fminunc和fminsearch。
求解约束非线性规划问题的主要函数是 fgoalattain和fminimax。
xx1=linspace(100,300,25); xx2=linspace(30,120,25); [x1,x2]=meshgrid(xx1,xx2); a=64516;hd=pi/180; f=a./x1-x1./tan(x2*hd)+2*x1./sin(x2*hd); subplot(1,2,1); h=contour(x1,x2,f); clabel(h); axis([100,300,30,120]) xlabel('高度 h/mm') ylabel('倾斜角\theta/(^{。}) 2x3 ≤ 3 3x3
600 400 800 合计 1800千克
四、线性规划例题
解： 1.确定决策变量： 设生产A、B、C三种产品的数量分别是x1,x2,x3，决策变量： X=[x1,x2,x3]T 2.建立目标函数： 根据三种单位产品的利润情况，按照实现总的利润最大化， 建立关于决策变量的函数： 4.编制线性规划计算的M文件 5.M文件运行结果： max2x1+4x2+3x3 ’ f=[ -2, - 4, -3] Optimization terminated 3.确定约束条件： 根据三种资料数量限制，建立三个线性不等式约束条件 A=[3,4,2;2,1,2;1,3,2]; successfully. b=[600;400;800]; 3x1+4x2+2x3≤600 xopt =0.0000 2x1+x2+2x3≤400 Aeq=[];beq=[]; 66.6667 x1+3x2+2x3≤800 lb=zeros(3,1); 166.6667 x1,x2,x3≥0 [xopt,fopt]=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb) fopt=-766.6667 [xopt, fopt]=linprog( f, A, b, Aeq, beq, lb, ub, x0, options)
2
3 4
运行结果： xopt = 0.5223 fopt = 0.3974
(2)编制一维函数图形的M文件。 ezplot(fun,[0,10]) title('(x^3+cosx+xlogx)/e^x') grid on
九、函数fminsearch
1.使用格式： [xopt,fopt]=fminsearch(fun,x0,options)
设置优化选项参数 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
八、函数fminbnd
2.例题： 求解一维无约束优化问题f(x)=(x3+cosx+xlogx/ex) 在区间[0,1]中的极小值。 解：(1)编制求解优化问题的M文件。 %求解一维优化问题 fun=inline(‘(x^3+cos(x)+x*log(x))/exp(x)’,‘x’);%目标函数 x1=0;x2=1;%搜索区间 [xopt,fopt]=fminbnd(fun,x1,x2)
计算结果 截面高度h x(1)=192.9958mm 斜边夹角θ x(2)=60.0005度 截面周长s f=668.5656mm
[x,fval,exitflag,output,grad,hessian]=fminbnd(@fun,x0,options,P1,P2…)
十、函数fminunc
2.例题： 解：(1)建立优化设计数学模型 (2)编写求解无约束非线性优化问题的M文件 (3)编写绘制一维函数图形的M文件
最 优 解
最 优 值
数变 数 目 向量 各 标 量系 维 函
初 始 点
可 选 项
四、线性规划例题
生产规划问题：某厂利用a,b,c三种原料生产A,B,C三种产品， 已知生产每种产品在消耗原料方面的各项指标和单位产品的 利润，以及可利用的数量，试制定适当的生产规划使得该工 厂的总利润最大。 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） a b c 单位产品利润 （万元） 3 3x1 2 2x1 1 x1 2 2x1 4x + +4 x + +1 + 3 3x + 4 + 4x +
建立调用优化工具 函数的命令文件
分析优化设计的数学模型，选择适用的优化工具函数 文件内容：初始点，设计变量的边界约束条件， 运算结果输出等内容 存储：以自定义的命令文件名存储于文件夹中。
将优化设计的命令文件复制到MATLAB命令窗口中进行运算求解
线性规划问题
三、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。 非负数 2.数学模型形式： 决策变量 min f TX 目标函数 s.t. AX≤b （线性不等式约束条件） 约 束 AeqX=beq （线性等式约束条件） 线 条 件 性 lb ≤X ≤ub （边界约束条件） 3.MATLAB中函数调用格式 [xopt, fopt]=linprog( f, A, b, Aeq, beq, lb, ub, x0, options)
返回目标函数在最优解的梯度 优化算法信息的一个数据结构 返回算法的终止标志 返回目标函数的最优值
返回目标函数的最优解
十、函数fminunc
2.例题： 已知梯形截面管道的参数是：底边长度c，高度h，面积 A=64516mm2，斜边与底边夹角为θ。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)建立优化设计数学模型 θ h 2h 管道截面周长 s c c f(X) sin
二、一般步骤
针对实际问题建立优 化设计的数学模型
不等式约束条件表示成g(X)≥0的形式
建立目标函数文件
文件内容：必须的输入参数、描述标函数表达式等 存储：以自定义的目标函数文件名存储在文件夹中 文件内容：必须的输入参数、约束函数表达式等 存储：以自定义的约束函数文件名存储在文件夹中
建立约束函数文件
1 解：(1)将目标函数写成二次函数的形式 f ( X) 2 XT HX CT X，其中：
x1 X x 2 x 3
4 2 0 H 2 4 0 0 2 0
x1 , x2 , x3 0
0 C 0 1
最 优 解
1 T X HX C T X 2
最 优 值
赛数 目 矩的 标 阵海 函
数次 数 目 向项 的 标 量系 一 函
初 始 点
可 选 项
六、二次规划问题例题
2 2 2 求解约束优化问题 f (X) 2x1 2x2 x3 2x1x2 x3 s.t. g( X) x1 3x2 2x3 6 h( X) 2x1 x2 x3 4
(2)编写求解二次规划的M文件： 结果 H=[4,-2,0;-2,4,0;0,0,2]; Aeq=[2,-1,1]; xopt=[2.571,1.143,0.000] beq=[4]; C=[0,0,1]; fopt=-16.4898 lb=zeros(3,1); A=[1,3,2]; [xopt,fopt]=quadprig(H,C,A,b,Aeq,beq,lb) b=[6]; [xopt, fopt]=quadprog( H, C, A, b, Aeq, beq, lb, ub, x0, options)
title('目标函数等值线') subplot(1,2,2); meshc(x1,x2,f); axis([100,300,30,120,600,1200]) title('目标函数网格曲面图')
控制参数options
序号
1
3
2
1
功能
输出形式
默认值及其含义
0，无中间结果 输出
说明
Options(1)=1,按照表格输出结果 Options(1)=-1,隐藏警告信息
x1 2 h A X ch 其中设计变量： 管道截面积： xhctg 64516 2
64516 c hctg h
64516 2h 64516 2 x1 hctg x1ctgx2 min s h sin x1 sin x 2
无约束非线性规划问题
七、无约束非线性规划问题的函数
fminbnd
只求解单变量问题 要求目标函数为连续函数
fminsearch
适用于简单优化问题 可求解单变量和多变量问题
fminunc
可求解复杂优化问题
八、函数fminbnd
1.使用格式： [xopt,fopt]=fminbnd(fun,x1,x2,options)
设置优化选项参数 初始点 目标函数 返回目标函数的最优值 返回目标函数的最优解
九、函数fminsearch
2.例题：求解二维无约束优化问题 f(x)=(x14+3x12+x22-2x1-2x2-2x12x2 +6)的极小值。 解：(1)编制求解二维无约束优化问题的M文件。 %求解二维优化问题 fun='x(1)^4+3*x(1)^2+x(2)^2-2*x(1)-2*x(2)-2*x(1)^2*x(2)+6'; x0=[0,0]; %初始点 [xopt,fopt]=fminsearch(fun,x0) (2)讨论。 将目标函数写成函数文件的形式： %目标函数文件search.m function f=search(x) f=x(1)^4+3*x(1)^2+x(2)^2-2*x(1)-2*x(2)-2*x(1)^2*x(2)+6; 则命令文件变为： %命令文件名称为eg9.m x0=[0,0]; %初始点 [xopt,fopt]=fminsearch(@search,x0)