第三讲MATLAB优化工具箱GUI
MATLAB OPTIMATION TOOL GUI界面翻译和介绍
Matlab自带优化工具箱遗传算法中文解释
1、problem setup and results设置与结果
（1）Solver：求解程序，选择要用的求解程序（遗传算法，遗传算法多目标等）
（2）problem：
1）fitness function适应度函数，求最小
2）number of variable变量数，必须是整数，即使用这个GUI界面的适应度函数的变量必须是[1*n]的向量，而不能是[m*n]的矩阵。
3）constraints约束
4）linear inequalities线性不等式，A*x<=b形式，其中A是矩阵，b是向量
5）linear equalities线性等式，A*x=b形式，其中A是矩阵，b是向量
6）bounds定义域，lower下限，upper上限，列向量形式，每一个位置对应一个变量
7）nonlinear constraint function非线性约束，用户定义，非线性等式必须写成c=0形式，不等式必须写成c<=0形式
8）integer variable indices整型变量标记约束，使用该项时Aeq和beq必须为空，所有非线性约束函数必须返回一个空值，种群类型必须是实数编码
9）run solver and view results求解
use random states from previous run使用前次的状态运行，完全重复前次运行的过程和结果。
MATLAB优化工具箱
4、x=linprog(c,A,b,Aeq,beq,vlb,vub,X0) 、
也用于求解模型(3)，其中 表示初始点 表示初始点. 也用于求解模型 ，其中X0表示初始点
5、[x,fval]=linprog(…) 、
MAபைடு நூலகம்LAB软件求解线性规划 软件求解线性规划
1、x=linprog(c,A,b) 、
用于求解模型： 用于求解模型：
min z = cX s.t. AX ≤ b
min z = cX
2、x=linprog(c,A,b,Aeq,beq) 、
用于求解模型： 用于求解模型：
AX ≤ b s .t . Aeq ⋅ X = beq
2.多元函数无约束优化问题 多元函数无约束优化问题
min F ( X ) 多元函数无约束极小化问题的标准型为： 多元函数无约束极小化问题的标准型为：
其中X为 维变元向量 维变元向量.用 求解上述问题， 其中 为n维变元向量 用MATLAB求解上述问题，可以使 求解上述问题 函数或fminsearch函数 命令格式为： 函数.命令格式为 用fminunc函数或 函数或 函数 命令格式为： (1) x=fminunc(fun,X0),或x=fminsearch(fun,X0) 或 (2) x=fminunc(fun,X0,options)或 或 x=fminsearch(fun,X0,options) (3) [x,fval]=fminunc(…)或[x,fval]=fminsearch(…) 或 (4) [x,fval,exitflag]=fminunc(…)或 或 [x,fval,exitflag]=fminsearch (5) [x,fval,exitflag,output]=fminunc(…)或 或 [x,fval,exitflag,output]=fminsearch(…)
MATLAB优化工具箱
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。
GUI优化工具箱的使用.ppt
图5-5 无约束优化实例
无约束优化（fminsearch求解器）
启动优化工具：
然后在Solver下拉选框中选择 fminsearch；
目标函数栏输入@(x)abs(x^23*x+2)；
初始点输入-7，其余参数默认；
单击Start按钮运行。
运行就可得到极小值和对应的 值
图5-7 用fminsearch求解非光滑优化问题
优化工具箱中的智能优化算法包括 遗传算法（ga）和模拟退火算法 （simulannealbnd），MATLAB中的 ga求解器功能非常强大，既能求解 无约束优化问题，也能求解约束优 化问题，而且约束条件可以是非线 性的，但是simulannealbnd求解器只 能求解无约束优化问题。
在Solver下拉选框中选择ga； 在适应函数栏输入@(x)x^4-
5.3.2 GUI优化工具的界面
GUI优化工具的界面 主要分为三大块：
左边为优化问题的描 述及计算结果显示 （Problem Setup and Results）；
中间为优化选项的设 置（Options）；
右边为帮助（Quick Reference）。
为了界面的简洁，可 以单击右上角的“<<” 按钮将帮助隐藏起来。
（1）在命令行上 输入optimtool；
（2）在MATLAB 主界面单击左下角 的“Start”按钮， 然后依次选择 “Toolboxes→Opti
mization→Optimiza tion tool(optimtool)。
图5-2 优化工具图形界面的菜单启动方式 图5-3 优化工具图形界面
3*x^3+x^2-2； 变量个数输入1，其余参数默认； 单击Start按钮运行。
MATLAB中的优化工具箱详解
MATLAB中的优化工具箱详解引言：在科学研究和工程领域中，优化是一个非常重要的问题。
优化问题涉及到如何找到某个问题的最优解，这在很多实际问题中具有重要的应用价值。
MATLAB作为一种强大的数学软件，提供了优化工具箱，为用户提供了丰富的优化算法和工具。
本文将以详细的方式介绍MATLAB中的优化工具箱，帮助读者深入了解和使用该工具箱。
一、优化问题的定义1.1 优化问题的基本概念在讨论MATLAB中的优化工具箱之前，首先需要了解优化问题的基本概念。
优化问题可以定义为寻找某个函数的最大值或最小值的过程。
一般地，优化问题可以形式化为：minimize f(x)subject to g(x) ≤ 0h(x) = 0其中，f(x)是待优化的目标函数，x是自变量，g(x)和h(x)是不等式约束和等式约束函数。
优化问题的目标是找到使目标函数最小化的变量x的取值。
1.2 优化工具箱的作用MATLAB中的优化工具箱提供了一系列强大的工具和算法，以解决各种类型的优化问题。
优化工具箱可以帮助用户快速定义和解决优化问题，提供了多种优化算法，包括线性规划、非线性规划、整数规划、多目标优化等。
同时，优化工具箱还提供了用于分析和可视化优化结果的功能，使用户能够更好地理解和解释优化结果。
二、MATLAB优化工具箱的基本使用步骤2.1 问题定义使用MATLAB中的优化工具箱，首先需要定义问题的目标函数、约束函数以及自变量的取值范围。
可以使用MATLAB语言编写相应的函数，并将其作为输入参数传递给优化工具箱的求解函数。
在问题的定义阶段，用户需要仔细考虑问题的特点，选择合适的优化算法和参数设置。
2.2 求解优化问题在问题定义完成后，可以调用MATLAB中的优化工具箱函数进行求解。
根据问题的特性，可以选择不同的优化算法进行求解。
通常，MATLAB提供了各种求解器，如fmincon、fminunc等，用于不同类型的优化问题。
用户可以根据具体问题选择合适的求解器，并设置相应的参数。
Matlab技术GUI界面优化
Matlab技术GUI界面优化引言在科学计算和数据分析领域，Matlab一直以来都是一款备受欢迎的工具。
Matlab不仅提供了丰富的数学和统计函数库，还拥有强大的绘图能力。
然而，对于那些需要频繁使用Matlab进行数据处理和分析的用户来说，Matlab的默认图形用户界面(GUI)可能并不够理想。
因此，在本文中，我们将探讨如何优化Matlab的GUI界面，以提高工作效率和用户体验。
一、界面美化Matlab的默认界面相对简单和朴素，为了提高用户的工作体验，我们可以通过一些简单的方法美化界面。
首先，我们可以更改默认的颜色主题。
Matlab提供了多种颜色主题供用户选择，比如明亮、黑暗和专业等。
用户可以根据自己的喜好和使用环境选择合适的颜色主题，以获得更舒适的视觉体验。
除了颜色主题，我们还可以添加自定义的工具栏和工具箱。
Matlab提供了丰富的工具箱，用于不同领域的数据处理和可视化需求。
用户可以根据自己的使用习惯和需要，自定义工具栏和工具箱的布局和快捷方式，以便快速访问常用的函数和工具。
二、界面布局优化Matlab的默认界面布局比较简单，主要由命令窗口、编辑器窗口和工作区组成。
然而，对于复杂的数据处理和分析任务来说，这样的布局并不够灵活和高效。
因此，我们可以通过以下方法来优化界面布局。
1. 分割窗口Matlab提供了分割窗口的功能，允许用户在一个窗口中同时显示多个功能界面。
用户可以根据自己的需求，将命令窗口、编辑器窗口和工作区等功能界面组合在一起，以提高工作效率。
通过分割窗口，用户可以在不切换窗口的情况下，快速查看和编辑代码，同时监视数据的变化。
2. 自定义布局除了分割窗口，Matlab还提供了自定义布局的功能，允许用户根据自己的需求将界面分成不同的区域，并在每个区域中放置不同的功能界面。
这样一来，用户可以根据任务的需要，灵活地切换不同的界面布局，以提高操作的效率和灵活性。
三、工具箱使用技巧Matlab的工具箱提供了丰富的函数和工具，用于各种数据处理和分析任务。
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。
在Matlab中使用GUI工具箱进行界面设计
在Matlab中使用GUI工具箱进行界面设计Matlab是一款功能强大的科学计算软件，它不仅可以进行数值计算和数据分析，还提供了用于图形用户界面（Graphical User Interface，简称GUI）的工具箱。
通过GUI工具箱，用户可以设计出直观、易用的界面，方便自己和他人使用和操作自己编写的程序。
GUI工具箱提供了丰富的可视化组件，如按钮、文本框、下拉菜单等，以及一系列的回调函数，使得在Matlab环境中进行GUI设计变得相对简单。
下面我将简单介绍一下在Matlab中使用GUI工具箱进行界面设计的流程和常用技巧。
首先，打开Matlab软件，创建一个新的GUI应用程序。
在Matlab命令窗口中输入"guide"命令，即可打开GUI编辑器。
在GUI编辑器中，可以选择默认的空白界面或基于模板的预设界面进行设计。
在设计界面之前，需要明确自己的需求和设计目标。
例如，设计一个简单的计算器界面，包含输入框、按钮和显示框等组件。
接下来，可以通过拖拽和放置组件等方式来设计界面。
在GUI编辑器的左侧可以看到工具箱，其中包含了各种可用的界面组件。
不同组件有不同的属性，可以通过调整属性值来实现个性化的设计。
例如，我们可以在界面上放置一个输入框组件，用于用户输入计算器的操作数。
在属性编辑器中，可以设置输入框的位置、大小、默认值等属性。
同样地，我们可以在界面上放置一个按钮组件，用于用户点击进行计算。
在属性编辑器中，可以设置按钮的文本、位置、大小等属性。
在设计完界面之后，需要为按钮组件添加回调函数，以响应用户的操作。
回调函数是一种特殊的函数，当用户与界面交互时会被调用。
回调函数可以通过访问界面上的组件来获取用户输入的数据，并进行相应的计算和操作。
在Matlab中，可以通过编辑按钮的"Callback"属性来设置回调函数。
例如，我们可以为计算按钮添加如下的回调函数：function calculateButton_Callback(hObject, eventdata, handles)operand = str2double(get(handles.inputBox, 'String'));result = calculate(operand);set(handles.outputBox, 'String', num2str(result));上述回调函数中，首先通过获取输入框组件的字符串，将用户输入的操作数转换为浮点数。
Matlab优化工具箱使用方法
我们将通过系统自带的帮助文件，对该工具箱进行比较全面的介绍。 为说明方便，我们约定以后采用路径形式表示的 Help 来代指帮助窗口，用 helpOpt 代 替 Help\Contents\Optimization Toolbox。 由路径 Help\Contents\Optimization Toolbox\Tutorial\introduction\Problems Covered by the Toolbox，按约定，也可写成：helpOpt\Tutorial\introduction\Problems Covered by the Toolbox 可得图 2－1。该帮助文档详尽罗列出各函数的最优化问题求解模型的说明。
－78。
图 1－3 －4－
Matlab 优化工具箱使用说明
2.优化工具箱简介
2.1.优化工具箱概述
Matlab 的优化工具箱（Optimization Toolbox）被放在 Matlab 的 toolbox 目录下的 optim 子目录中，包含着若干个求解最优化问题的程序。最新版 Matlab7.0 中的优化工具箱版本为 3.0 版本，随着版本的不断改进，求解最优化问题的功能也不断增强。
－3－
Matlab 优化工具箱使用说明
图 1－2
¾ 运行 M 文件 在命令窗口中，输入 OptExp01，产生出我们所需的结果。如图 1－3 所示，该问题得到了最优处
matlab优化工具箱介绍
matlab优化工具箱介绍Matlab优化工具箱简介1 引言最优化方法是专门研究如何从多个方案中选择最佳方案的科学。
最优化是一门应用广泛的学科,它讨论决策问题的最佳选择的特性,构造寻求最佳解的计算方法[1]。
在生活和工作中，优化问题广泛存在。
最优化方法的研究和应用已经涉及很多领域，并取得了很好的经济效益和社会效益。
MATLAB是Mathworks公司推出的一套功能强大的过程计算及数值分析软件，是目前世界上应用最广泛的工程计算软件之一[2]。
它包含很多工具箱，主要用来扩充matlab的数值计算、符号运算、图形建模仿真等功能，使其能够用于多种学科。
如，控制系统工具箱（Control System T oolbox）、信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）、财政金融工具箱(Financial Toolbox)等等.本文主要介绍Matlab的优化工具箱（Optimization T oolbox）的一些内容。
2 优化工具箱简介（1）Matlab的优化工具箱主要应用包括:①求解无约束条件非线性极小值；②求解约束条件下非线性极小值，包括目标逼近问题、极大-极小值问题；③求解二次规划和线性规划问题；④非线性最小二乘逼近和曲线拟合；⑤求解复杂结构的大规模优化问题。
（2（3）Matlab优化函数的查阅与定位在matlab的命令窗口键入命令help optiom结果显示该工具箱中所有函数清单,部分函数如下图示。
优化工具箱部分函数清单（4）优化工具箱的结构优化工具箱的结构如下图所示；3 优化函数简介3.1 线性规划问题线性规划问题是目标函数和约束条件均为线性函数的问题。
线性规划问题的数学模型为：min n R x x f ∈'s.t.：b x A ≤*beq x Aeq =*ub x lb ≤≤其中f 、x 、b 、beq 、lb 、ub 为向量，A 、Aeq 为矩阵。
其它形式的线性规划问题都可经过适当变换化为此标准形式。
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本书的主要内容是应用MATLAB来解决最优化问题， 通过将“最优化问题”、“MATLAB优化工具箱”和 “MATLAB编程”这三方面有机结合进行讲述，即一 方面是使用工具箱来快速解决最优化问题，另一方面 是通过算法编程深入解决最优化问题。 本书侧重于最优化算法的MATLAB实现，同时精选了 大量的最优化问题实例，通过实例的求解，生动地教 会读者掌握MATLAB在最优化问题方面的应用。 通过本书，读者不仅能掌握使用MATLAB最优化工具 箱来快速解决实际问题，而且能学会分析优化算法和 采用MATLAB编程解决最优化问题，从而提高分析和 解决问题的能力。 本书可作为信息、数学、经济、金融、管理、运筹、 统计、计算机以及有关理工科专业的本科生、研究生 作为教材、实验或教学参考书，也可供相关工程技术 与管理人员、数学建模爱好者参考。
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本书导读图
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本书使用指南
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给读者的建议
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本书主要特色
1．内容由浅入深、层次性强 2．紧密围绕MATLAB，系统性强 3．算法程序及实例丰富，实用性强 4．算法编程实现，指导性强 5．语言简洁精炼，可读性强
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1.3 工具箱的结构
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2 工具箱函数
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函数输入参数
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函数输出参数
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模型输入时需要注意的问题
（1）目标函数最小化 优化函数fminbnd、fminsearch、fminunc、fmincon、 fgoalattain、fminmax和lsqnonlin都要求目标函数最小化。 （2）约束非正 优化工具箱要求非线性不等式约束的形式为Ci(x)≤0， 通过对不等式取负可以达到使大于零的约束形式变为 小于零的不等式约束形式的目的。 （3）避免使用全局变量ce Model.vi”等VI来实现。
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2．优化选项 GUI优化工具的优化选项包括9大类。 Stopping criteria：停止准则； Function value check：函数值检查； User-supplied derivatives：用户自定 义微分（或梯度）函数； Approximated derivatives：自适应微 分（或梯度）； Algorithm settings：算法设置； Inner iteration stopping criteria：内迭 代停止准则； Plot functions：用户自定义绘图函数； Output functions：用户自定义输出函 数； Display to command window：输出到 命令行窗口。
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1 工具箱概 1.1 工具箱的功能
优化工具箱主要可以用于解决以下问题： （1）求解无约束条件非线性极小值； （2）求解约束条件下非线性极小值，包 括目标逼近问题、极大-极小值问题以及半 无限极小值问题； （3）求解二次规划和线性规划问题； （4）非线性最小二乘逼近和曲线拟合； （5）非线性系统的方程求解； （6）约束条件下的线性最小二乘优化； （7）求解复杂结构的大规模优化问题。
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1.2 工具箱的新特色
MATLAB R2008b提供的优化工具箱是4.1版本，4.1版本较 之以前的3.x版本，主要增加了以下新的特色。 （1）函数fmincon、fminimax和fgoalattain中引入了并行 机制，加快了梯度的计算速度； （2）函数gatool和psearchtool 整合到优化工具箱GUI中； （3）函数fmincon的求解器中新增内点算法； （4）提供了KNITRO优化库的接口； （5）函数lsqcurvefit、lsqnonlin和fsolve的优化选项参数 PrecondBandWidth默认值由0变为inf； （6）优化选项参数TolConSQP的默认值修改为1e–6； （7）输出结构中引入了参数constrviolation。
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3.1 GUI优化工具的启动
启动GUI Optimization tool有 以下两种方法。 （1）在命令行上 输入optimtool； （2）在MATLAB 主界面单击左下角 的“Start”按钮， 然后依次选择 “Toolboxes→Opti mization→Optimiza tion tool(optimtool)。 2018/11/25
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3 GUI优化工具
优化工具（optimtool）是2006年9月在MATLAB 7.2版本 优化工具箱3.1版本中推出的，它是执行下列常见优化 任务的图形用户界面。 选择求解器并定义优化问题； 设置和检查优化选项； 运行问题并将结果可视化； 在MATLAB工作空间和优化工具之间导入和导出问题 定义、算法选项和结果； 自动生成M文件代码，以获取工作并自动执行任务； 带有图形选项，用来显示对求解器执行期间进度的预 定义或自定义测量标准。
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第 三讲 MATLAB优化工具箱
1 工具箱概述 1.1 工具箱的功能 1.2 工具箱的新特色 1.3 工具箱的结构 2 工具箱函数 3 GUI优化工具 3.1 GUI优化工具的启动 3.2 GUI优化工具的界面 3.3 GUI优化工具使用步骤 3.4 GUI优化工具应用实例 4 小结
图5-2 优化工具图形界面的菜单启动方式
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图5-3 优化工具图形界面
3.2 GUI优化工具的界面
GUI优化工具的界面 主要分为三大块： 左边为优化问题的描 述及计算结果显示 （Problem Setup and Results）； 中间为优化选项的设 置（Options）； 右边为帮助（Quick Reference）。 为了界面的简洁，可 以单击右上角的“<<” 按钮将帮助隐藏起来。