优化设计方案
设计优化方案
3.资源风险：项目实施过程中，可能存在资源不足的情况。
应对措施：合理分配资源，加强与相关部门的沟通协作。
六பைடு நூலகம்总结
本方案旨在对现有设计方案进行优化，提高产品竞争力。通过设计流程优化、设计方法优化、设计质量控制、设计成本控制等措施，确保项目目标的实现。在实施过程中，需关注风险，并采取相应措施进行应对。项目成功实施后，将为企业带来良好的经济效益和社会效益。
3.设计质量控制不足，影响产品可靠性和用户体验。
4.设计成本控制不力，导致产品成本偏高。
三、优化目标
1.完善设计流程，提高设计效率。
2.引入创新设计方法，提升产品竞争力。
3.加强设计质量控制，确保产品质量。
4.优化设计成本，降低产品价格。
四、优化措施
1.设计流程优化
-建立明确的设计目标和需求分析。
-设立专门的项目管理团队，负责设计项目的协调和推进。
设计优化方案
第1篇
设计优化方案
一、项目背景
随着我国经济的快速发展，市场竞争日益激烈，企业对设计方案的要求越来越高。为满足客户需求，提高企业核心竞争力，本项目旨在对现有设计方案进行优化，以提高产品质量、降低成本、缩短生产周期。
二、优化目标
1.提高产品设计方案的合理性、科学性、创新性；
2.降低产品生产成本，提高生产效率；
第2篇
设计优化方案
一、前言
面对激烈的市场竞争，企业需不断提升产品设计水平，以满足客户需求并提高市场占有率。本方案旨在通过系统性的设计优化，提升产品性能、降低成本、缩短研发周期，从而增强企业核心竞争力。
二、现状分析
当前产品设计中存在以下问题：
1.设计流程不够完善，导致设计方案反复修改。
什么是设计方案优化
什么是设计方案优化在设计领域中，设计方案优化是一个至关重要的概念。
它指的是通过对设计方案进行精心的调整和改进，以达到最佳的结果和效果。
设计方案优化旨在提高设计的效率、质量和可持续性，以满足客户的需求和期望。
设计方案优化可以涉及多个方面，包括材料选择、结构设计、功能布局等。
首先，材料选择是设计方案优化的重要环节。
不同的材料具有不同的特性和性能，因此在设计中选择合适的材料可以显著影响到最终的设计成果。
优化的设计方案应该考虑材料的可用性、成本、强度、耐久性等因素，以找到最佳的平衡点。
其次，结构设计也是设计方案优化的关键因素之一。
合理的结构设计可以提高设计的稳定性、可靠性和安全性。
通过优化结构设计，可以减少材料的使用量，提高设计的效率和经济性。
同时，优化结构设计也有助于提高设计的可持续性，减少资源的浪费和环境的影响。
此外，功能布局也是设计方案优化的重要内容。
在设计中，功能布局的合理性对于提高使用者的体验和效率至关重要。
通过优化功能布局，可以更好地满足用户的需求和期望，提高设计的实用性和效果。
设计方案优化的过程需要综合考虑多个因素，并进行详细的分析和评估。
设计师需要了解用户的需求和偏好，同时考虑到技术、经济、环境等因素的影响。
通过不断地调整和改进设计方案，设计师可以逐步优化设计，以达到最佳的设计效果。
在实践中，设计方案优化是一个持续的过程。
设计师需要不断地与客户和利益相关者进行沟通和反馈，以了解他们的需求和意见。
通过与其他设计师和专家进行合作和交流，设计师可以借鉴他人的经验和观点，提升自身的设计水平和能力。
总的来说，设计方案优化是设计领域中的一项重要工作。
通过精心调整和改进设计方案，可以提高设计的效率、质量和可持续性，满足用户的需求和期望。
设计师需要综合考虑多个因素，并进行详细的分析和评估。
通过持续的努力和合作，设计师可以不断优化设计，实现卓越的设计成果。
最佳的优化设计方案
最佳的优化设计方案在进行设计优化时，需要考虑各种因素如成本、时间、资源限制。
下面是一个最佳的优化设计方案：1. 设计思路明确：在设计之前，需要明确设计目标和要求，准确理解客户需求，了解项目的实际情况。
通过与客户、团队成员的沟通，明确设计思路和目标。
2. 功能和性能优化：在设计过程中，重点关注产品的功能和性能。
优化功能方面，需要考虑产品的核心功能，并根据用户的需求进行设计。
在性能方面，需要提供高效的解决方案，确保产品的稳定性和可靠性。
3. 界面和用户体验优化：界面设计是产品的外观展示，对用户体验非常重要。
需要考虑产品的用户群体，并根据用户需求和行为习惯进行界面设计优化。
保持界面简洁明了，易于操作和理解，提高用户体验和满意度。
4. 流程和操作优化：在设计过程中，需要优化产品的流程和操作。
通过分析用户需求和使用情况，简化操作流程，提高用户使用的效率和便利性。
同时，提供清晰的操作指导或帮助文档，确保用户能够轻松上手使用产品。
5. 代码和结构优化：在软件开发方面，需要优化代码和结构。
通过使用合适的数据结构和算法，提高代码的执行效率和性能。
同时，遵循良好的编程规范，提高代码的可读性和可维护性，减少bug的产生。
6. 资源和成本优化：在设计中，需要合理利用现有的资源，减少浪费。
通过合理安排时间和资源，降低开发成本，并提高效率。
同时，考虑产品的可扩展性和可维护性，为后续的优化和升级提供便利。
7. 反馈和改进优化：在设计完成后，需要收集用户的反馈意见和建议，进行改进优化。
通过用户反馈，了解产品的问题和不足之处，不断改进和优化产品，提高用户的满意度。
综上所述，一个最佳的优化设计方案应考虑功能和性能优化、界面和用户体验优化、流程和操作优化、代码和结构优化、资源和成本优化等因素，并在设计完成后持续收集反馈，进行改进优化。
只有综合考虑这些因素，才能设计出最佳的产品。
优化设计方案范文
优化设计方案范文一、设计方案优化目标1.提升产品性能和质量：通过优化设计方案，使产品更具竞争力，提升性能和质量。
2.降低生产成本：通过优化设计，减少材料和劳动力的消耗，降低生产成本。
3.提高生产效率：通过优化设计，减少生产工艺中的不必要步骤和浪费，提高生产效率。
二、优化设计方案的具体步骤1.需求分析：首先需要明确产品的需求，了解用户的需求和市场的需求，以便在设计方案中满足这些需求。
2.功能设计：根据需求分析得出的结论，进行功能设计，明确产品所需的功能模块和关键性能指标。
3.结构设计：在功能设计的基础上，进行结构设计，确定产品的整体结构和各个部件的功能和布局。
4.材料选择：选择适合产品设计的材料，考虑其性能和成本，确保产品的质量和成本控制。
5.工艺选择：选择适合产品生产的工艺，考虑生产效率和成本控制等因素。
6.参数优化：通过优化参数，使产品性能达到最佳状态，提高产品的竞争力。
7.模拟仿真：通过模拟仿真技术，验证设计方案的可行性和适用性，找出潜在问题并加以改进。
8.样机制作：根据设计方案制作样机，进行实际测试和验证，找出问题和不足之处，并加以改进。
9.量产准备：完成样机测试后，进行量产准备工作，包括生产设备的准备、工艺流程的优化等。
10.产品调试和测试：进行产品的调试和测试，确保产品达到设计要求和质量标准。
11.上市推广：设计优化后的产品准备上市推广，包括市场宣传和销售渠道的准备等。
三、优化设计方案的具体方法和措施1.结构优化：通过优化产品结构，减少材料和零件的使用量，降低成本。
同时，通过简化结构，提高产品的性能和质量。
2.材料优化：选择性能更好、价格更优的材料，使产品具备更高的竞争力。
同时，考虑材料的可持续性和环保性能。
3.工艺优化：优化工艺流程，减少生产中的不必要步骤和浪费，提高生产效率和产品质量。
4.参数优化：通过优化产品设计参数，使产品性能达到最佳状态，提高产品的竞争力和市场占有率。
5.模拟仿真优化：通过使用模拟仿真软件，对设计方案进行验证和优化，提高产品设计的准确性和可靠性。
设计方案优化措施
设计方案优化措施优化措施方案设计方案在实施过程中，可能会出现一些问题或者需要进行一些改进和优化。
为了提高设计方案的实施效果和效率，下面是一些建议的优化措施方案：1. 优化设计流程：优化设计流程是提高设计效率的关键。
可以通过减少不必要的步骤和迭代次数，提前对设计需求和目标进行明确，以及合理分配设计人员的工作负荷来优化设计流程。
此外，使用协同设计工具可以提高设计团队之间的沟通和协作效率。
2. 提高设计标准：制定和遵守一套统一的设计标准和规范，可以保证设计方案的一致性和统一性。
设计标准可以包括设计样式、尺寸、颜色、字体等方面的规定。
通过提高设计标准的严格性，可以减少设计过程中的错误和纠正的时间，提高设计方案的质量。
3. 建立反馈机制：建立有效的反馈机制可以及时发现设计方案中的问题和不足，并进行及时的改进和优化。
可以通过设立评审会议或者定期汇报的方式收集设计方案的反馈意见，然后根据反馈意见进行相应的修改和优化。
4. 使用设计工具和软件：使用设计工具和软件可以提高设计效率和设计质量。
设计工具和软件可以帮助设计人员完成繁琐的设计任务，提供设计模板和素材库，以及提供各种设计效果的预览和调整功能。
选择适合自己的设计工具和软件，可以根据具体的设计需要和技术要求来决定。
5. 多样化设计人员的参与：设计方案的优化不应该只由一个人负责，应该多样化设计人员的参与。
多样化的设计人员可以提供不同的设计思路和观点，从而促进设计方案的创新和改进。
可以通过组建跨部门的设计团队或者邀请外部专家的方式来多样化设计人员的参与。
6. 研究和借鉴其他优秀设计方案：研究和借鉴其他优秀设计方案可以帮助我们发现自己设计方案中的不足和问题，并从中获取灵感和经验。
可以通过研究市场上的优秀设计作品和设计案例，参加设计相关的会议和展览，或者请教其他行业的设计专家来进行研究和借鉴。
综上所述，设计方案的优化措施包括优化设计流程、提高设计标准、建立反馈机制、使用设计工具和软件、多样化设计人员的参与以及研究和借鉴其他优秀设计方案。
设计优化方案
设计优化方案随着科技的不断发展，企业要保持竞争力和市场份额，必须不断优化设计方案。
设计优化方案是一种全面的方法，可用于识别和纠正设计中的问题、改进设计的可靠性和效率，提高产品的质量和竞争力。
1. 分析需求优化设计方案的第一步是分析需求。
必须明确产品的目标市场、客户需求和竞争对手的产品。
根据不同市场和客户的需求，确定产品的基本功能、特点和外观。
同时，了解竞争对手的产品可以帮助企业创造出具有竞争力的产品。
2. 利用新技术随着科技的发展，许多新技术出现了，它们的运用可以提高产品的质量和效率。
在设计优化方案时，可以考虑利用新技术提高产品在市场上的竞争力。
例如，利用3D打印技术可以打印出更加精确的零件，提高产品的精度和性能。
3. 采用最佳材料一个优秀的设计必须使用最佳的材料。
对于不同的产品，需要选择最适合的材料，以满足产品的功能和性能要求。
材料的选择也会影响产品的成本和市场定位。
因此，在选择材料时，需要考虑成本效益和市场需求。
4. 优化结构优化结构是优化设计方案的重要步骤。
通过优化产品的结构设计，可以使产品更加易于制造和维修，同时提高产品的可靠性。
例如，在汽车设计中，优化车身结构可以减轻车身重量，提高车辆性能和燃油经济性。
5. 增强测试和验证测试和验证是确保设计的重要环节，通过测试和验证可以减少产品缺陷和质量问题，同时提高产品的稳定性和可靠性。
在设计优化方案时，需要增强测试和验证的环节。
例如，可以使用虚拟原型或计算机辅助工程（CAE）进行测试，以减少实际测试成本和风险。
6. 设计可维护性设计可维护性是优化设计方案的另一个关键因素。
设计可维护性可以减少维修成本和时间，提高产品的可靠性和寿命。
在设计产品时，需要考虑如何最大化产品的可维护性。
例如，对于机械设备，使用易于维护和更换的部件来减少维修时间和成本。
7. 总结在设计优化方案时，需要从多个方面考虑。
重点是分析需求、采用新技术、采用最佳材料、优化结构、增强测试和验证、设计可维护性等方面。
工程的设计优化方案及措施
工程的设计优化方案及措施一、项目背景随着社会经济的不断发展，工程设计不再是简单的规划和建设，更多的涉及到人们日常生活的方方面面。
因此，设计优化方案及措施变得尤为重要。
本文将以工程设计优化为主题，通过分析工程设计的优化方案及措施，以期为读者提供参考和启发。
二、设计优化方案1. 资源利用优化在工程的设计阶段，我们应该充分利用现有资源，降低建设成本，提高项目效益。
资源利用优化的措施包括：提高材料利用率、合理配置设备和设施、降低能耗、利用再生资源等。
2. 空间利用优化在项目规划和设计阶段，我们应该充分考虑工程用地的合理利用，避免资源浪费，提高土地利用率。
可以采取的措施包括：合理布局建筑和设施、提高建筑高度利用空中空间、设立绿色景观等。
3. 设计效率优化在工程设计的过程中，我们应该注重设计效率的提高，提高设计质量，降低设计成本。
设计效率优化的措施包括：利用先进的设计技术和软件、简化设计流程、提高设计师的专业素养等。
4. 施工工艺优化在施工阶段，我们应该注重施工工艺的提高，提高施工效率，降低施工成本。
施工工艺优化的措施包括：采用先进的施工技术和设备、规范施工流程、提高施工人员的技能水平等。
5. 设备设施优化在工程设备和设施的选择和配置方面，我们应该注重性能优化，提高设备使用效率，降低设备维护成本。
设备设施优化的措施包括：选择先进的设备和设施、合理配置设备和设施、加强设备维护管理等。
6. 环境保护优化在工程设计和施工的各个环节，我们应该注重环境保护，减少对环境的影响。
环境保护优化的措施包括：遵守环保法规、加强环境监测和治理、采用清洁生产技术等。
三、设计优化措施1. 制定科学合理的设计方案在工程设计的初期阶段，应该通过充分调研和分析，制定科学合理的设计方案，确保设计方案的可行性和可操作性。
2. 加强设计协同在工程设计的过程中，应该加强与相关专业的协同，充分沟通和合作，确保设计的统一性和协调性。
3. 引入先进的设计技术和软件在工程设计的过程中，应该引入先进的设计技术和软件，提高设计的精度和效率，降低设计成本。
设计优化方案
设计优化方案设计优化方案是指通过对产品、系统或流程进行优化设计，以提高效率、降低成本、增加价值等方面的改进措施。
本文将介绍设计优化方案的重要性、实施步骤以及一些案例分析。
一、设计优化方案的重要性设计优化方案可以帮助企业提高竞争力，有效地解决生产过程中的问题，带来以下重要好处：1. 提高效率：通过针对流程、设备等方面的优化，可以减少生产时间，提升生产效率。
2. 降低成本：优化方案可以帮助企业降低生产成本，提高利润率。
例如，通过改进设备的能源利用效率，降低能源消耗成本。
3. 提升产品质量：优化方案能够识别并改进生产中存在的问题，从而使产品质量得到提升。
4. 增加价值：通过优化设计，产品能够更好地满足市场需求，提供更高的市场价值。
二、设计优化方案的实施步骤设计优化方案的实施需要遵循以下步骤：1. 问题定义和分析：明确当前设计中存在的问题，并进行深入的分析和调研。
这一步骤是方案实施的基础。
2. 设定目标：根据问题和分析结果，设定优化方案的目标和指标。
例如，提高产能、降低生产成本、提升产品质量等。
3. 创造解决方案：基于问题分析和目标设定，提出多个可能的解决方案。
通过头脑风暴、专家咨询等方式，收集不同的意见和建议。
4. 评估和筛选：对所有提出的解决方案进行评估和筛选，选出最具可行性和效果的方案。
5. 实施方案：将选定的优化方案付诸实施。
在实施过程中，需要制定详细的计划和时间表，并确保各个环节的顺利进行。
6. 监控和改进：实施方案后需要进行监控和评估，以确定方案的效果和可能存在的问题。
在此基础上进行必要的改进和调整。
三、设计优化方案的案例分析以下是几个设计优化方案的案例分析，以进一步说明其重要性和实际应用：1. 生产线优化：某制造企业通过重新规划生产线布局和调整工艺流程，将生产能力提高20%，并减少50%的生产物料浪费。
2. 产品改进：某电子产品公司在设计优化方案的指导下，改进了产品的散热系统，提高了产品的稳定性和使用寿命，从而增加了市场竞争力。
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工学院课程设计报告课程名称：优化计算方法课程设计指导老师：班级：交运174班姓名：学号：学期：20 18 —20 19 学年第 2 学期南京农业大学工学院教务处印目录1、抛物线法与黄金分割法的比较 (2)1.1黄金分割法原理 (2)1.2抛物线法原理 (3)1.3黄金分割与抛物线法求解问题 (4)1.4使用matlab求解过程 (4)1.5编写与运行制图程序 (6)2、matlab优化工具箱的使用 (7)2.1求解一个约束非线性问题 (7)2.2运行优化 (9)2.2.1使用优化应用程序最小化Rosenbrock的功能 (9)2.3最小化Rosenbrock在命令行中的功能： (10)3、Matlab工具箱——Fmincon函数的使用 (10)3.1算法简介 (10)3.2．算法相关句法 (11)3.3例子——非线性约束 (12)3.4利用fmincon函数解决实际问题 (14)3.4.1编程过程 (14)3.5结果分析 (15)3.5.1运行行优化 (15)优化计算方法课程设计交通运输专业 曹福 指导老师 朱磊1、抛物线法与黄金分割法的比较1.1黄金分割法原理黄金分割法也称为0.618法，其基本思想是：通过试探点函数值的比较，使包含极小点的搜索区间不断缩小，该方法仅需要计算函数值，使用范围广，使用方便。
设)()(k k sd x f s +=Φ式中：)(s Φ为搜索区间[0a ，0b ]上的单峰函数。
在第i 次迭代时，搜索区间为[i a ，i b ]，取两个试探点为i p ，i q ∈[i a ，i b ]且i p <i q ，计算)(i p Φ和)(i q Φ。
根据单峰函数的性质，可能会出现如下两种情况之一： (1) 若)(i p Φ≤)(i q Φ，则令i i a a =+1，i i q b =+1； (2) 若)(i p Φ>)(i q Φ，则令i i p a =+1，i i b b =+1。
要求两个试探点i p 和i q 满足下述两个条件： (1) [i a ，i q ]与[i p ，i b ]的长度想同，即i b -i p =i q -i a ； (2) 区间长度的缩短率相同，即1+i b -1+i a =t (i b -i a )。
从而得i p =i a +(1-t )(i b -i a )，i q =i a +t (i b -i a )考虑情况(1)，此时新的搜索区间为[1+i a ,1+i b ]=[i a ,i b ]。
为了进一步缩短搜索区间，取新的试探点1+i p 和1+i q ，得到1+i q =1+i a +2t (i b -i a )。
若令2t =1-t ，t >0,则1+i q =i a +(1-t )(i b -i a )=i p这样新的试探点1+i q 就不用重新计算。
类似的，对于情况(2)，也有相同的结论。
解方程2t =1-t ，t >0得到区间长度缩短率为t =0.61821-5≈ 1.2抛物线法原理抛物线法也叫二次插值法，其基本思想是：在搜索区间中不断地使用二次多项式去近似目标函数，并逐步用插值多项式的极小点去逼近线搜索问题)()(min 0k k s sd x f s +=Φ>的极小点。
设已知三点0s ，h s s +=01，h s s 202+= ()0>h处的函数值0Φ，1Φ，2Φ，且满足01Φ<Φ，21Φ<Φ上述条件保证了函数在区间[0s ,2s ]上是单峰函数。
则满足上述条件的二次拉格朗日插值多项式为2210122002212))(())((2))(()(Φ--+Φ---Φ--=h s s s s h s s s s h s s s s s q )(s q 的一阶导数为22011220022122222)('Φ--+Φ---Φ--=hs s s h s s s h s s s s q 令)('s q =0，解得hshshshshssssssss+=Φ+Φ-ΦΦ+Φ-Φ+=Φ+Φ-ΦΦ++Φ+-Φ+=Φ+Φ-ΦΦ++Φ+-Φ+=2121212121211221)2(2)43()2(2)2()22(2)32()2(2)()(2)(式中)2(2)43(21210>Φ+Φ-ΦΦ+Φ-Φ=hh又因为)(sq的二阶导数为22)(''221222120>Φ+Φ-Φ=Φ+Φ-Φ=hhhhsq故)(sq为凸二次函数，从而m ins是)(sq的全局极小点。
1.3黄金分割与抛物线法求解问题利用抛物线法和黄金分割法求函数()xxx tan232-=Φ在[0，1]上的极小点。
取容许误差-410=ε，-510=δ。
1.4使用matlab求解过程步骤一：找到目标函数、梯度、黄金分割和抛物线的.m文件（如图1）图1 目标函数、梯度、黄金分割和抛物线程序步骤二：导入目标函数、梯度、黄金分割和抛物线程序（如图2）图2步骤三：输入指令运行所得结果phi=@(x)3*x^2-2*tan(x);[i,s,phis,ds,dphi,G]=golds(phi,0,1,1e-4,1e-5)%黄金分割法；i =21s =0.3895phis =-0.3658ds =6.6107e-05dphi =2.7880e-09G =0 0.3820 0.6180 1.00000 0.2361 0.3820 0.61800.2361 0.3820 0.4721 0.61800.2361 0.3262 0.3820 0.47210.3262 0.3820 0.4164 0.47210.3262 0.3607 0.3820 0.41640.3607 0.3820 0.3951 0.41640.3820 0.3951 0.4033 0.41640.3820 0.3901 0.3951 0.40330.3820 0.3870 0.3901 0.39510.3870 0.3901 0.3920 0.39510.3870 0.3889 0.3901 0.39200.3870 0.3882 0.3889 0.39010.3882 0.3889 0.3894 0.39010.3889 0.3894 0.3896 0.39010.3889 0.3892 0.3894 0.38960.3892 0.3894 0.3895 0.38960.3894 0.3895 0.3895 0.38960.3894 0.3894 0.3895 0.38950.3894 0.3895 0.3895 0.38950.3895 0.3895 0.3895 0.3895>> phi=@(x)3*x^2-2*tan(x);[i,s,phis,ds,dphi,S]=qmin(phi,0,1,1e-4,1e-5)%抛物线法；i =5s =0.3895phis =-0.3658ds =5.9671e-05dphi =7.2670e-09S =0 0.5069 0.3938 0.3895 0.3895步骤四：分析结果根据以上运算结果得到黄金分割法和抛物线法求单变量函数极小点的数值结果的对比如下方法参数迭代次数（i）极小点（*s）极小值（()*Φs）iiab-的值()()iiabΦ-Φ的值黄金分割法210.3895-0.36586.6107 ×10-52.7880 ×10-9抛物线法 5 0.3896 -0.3685 5.9671×10-5 7.2670×10-9表1结果对比1.5编写与运行制图程序golds函数中：function [i,s,phis,ds,dphi,G,Y]=golds(phi,a,b,epsilon,delta)%在golds函数的输出列表中加入矩阵Y。
if(phip<=phiq)b=q; phib=phiq; q=p; phiq=phip;h=b-a; p=a+(1-t)*h; phip=feval(phi,p);Y(i,:)=[i,phip];elsea=p; phia=phip; p=q; phip=phiq;h=b-a; q=a+t*h; phiq=feval(phi,q);Y(i,:)=[i,phiq];end%在循环体中，把第i次迭代的最优解以及i本身的值分别赋给矩阵Y的第2和第1列。
ds=abs(b-a); dphi=abs(phib-phia);plot(Y(:,1),Y(:,2),'--');hold on;%以矩阵Y第1列元素为自变量，第2列元素为因变量，线型为“--”，绘制函数图像，并保持函数图像持续显示。
qmin函数中：在qmin函数输出列表中也加入矩阵Y。
bars=s0+barh;barphi=feval(phi,bars);Y(i,:)=[i,barphi];plot(Y(:,1),Y(:,2));lege nd('golds','qmin');%在循环体中，把第i次迭代的最优解以及i本身的值分别赋给矩阵Y的第2和第1列。
以矩阵Y第1列元素为自变量，第2列元素为因变量，绘制函数图像。
并添加图例以示区别。
结果分析：每次迭代得到的目标函数值可以画成折线图表示，用不同的方法求解问题得到的折线图也不一样，下图将两种方法得到的折线合并到一张图中（如图2）：图2抛物线法收敛速度快，总的迭代次数为5次，第1次次迭代目标函数值下降的快，之后的迭代目标函数值下降速度缓慢。
黄金分割法收敛速度慢，迭代次数为21次，前4次迭代的目标函数值波动，后基本接近极小值，并维持平衡。
2、matlab优化工具箱的使用2.1求解一个约束非线性问题典型优化问题此示例显示了如何使用优化工具箱求解器解决受约束的非线性问题。
该示例演示了典型的工作流程:创建目标函数、创建约束、解决问题和检查结果。
问题表述:罗森布鲁克的功能考虑最小化罗森布鲁克函数的问题f(x)=100(x(2)−x（2）^1)^2+(1−x(1))2,在单位圆盘上，即半径为1的圆盘以原点为中心。
换句话说，找到x，使函数f(x)在x(1)^2+x(2)^2≤1的集合上最小化。
这个问题是具有非线性约束的非线性函数的最小化。
注意：罗森布鲁克函数是最优化中的标准测试函数。
它在[1，1]点处具有唯一的最小值0。
对于一些算法来说，找到最小值是一个挑战，因为函数在一个深深弯曲的山谷中有一个浅的最小值。
这个问题的解决方案不在点[1，1]，因为该点不满足约束条件。
该图显示了单位圆盘中罗森布鲁克函数的两个视图。
垂直轴是对数刻度的；换句话说，该图显示了log(1+f(x))。