MATLAB非线性优化fmincon
matlab fmincon句柄 代入参数-概述说明以及解释
matlab fmincon句柄代入参数-概述说明以及解释1.引言概述部分的内容应该对整篇文章进行简要介绍，包括讨论的主题和目标。
以下是一个示例：1.1 概述在科学与工程领域，数学建模是解决复杂问题的重要手段之一。
而在数学建模过程中，确定问题的最优解往往是一个关键目标。
为了实现这个目标，需要运用数学优化方法进行问题求解。
本文将关注于一种常用的数学优化工具——Matlab中的fmincon函数及其句柄的应用。
fmincon函数是Matlab的优化工具箱中的一个功能强大的函数，广泛应用于各个领域的数学建模中。
它通过最小化或最大化目标函数来寻找约束条件下的最优解。
了解和掌握fmincon句柄的使用方法对于运用Matlab进行数学建模和优化具有重要意义。
通过使用fmincon句柄，我们可以灵活地对目标函数和约束条件进行修改，从而实现对问题的个性化求解，获得更加准确和适应的结果。
本文将首先介绍fmincon句柄的基本原理和使用方法，包括如何定义目标函数和约束条件。
接着，将详细讨论代入参数的实现方法，即在求解过程中动态地修改目标函数和约束条件的参数值，从而适应不同的实际问题。
通过深入讨论fmincon句柄的优势和代入参数的应用前景，我们将对该方法在实际问题中的潜力和可行性进行评估和展望。
最后，本文将总结fmincon句柄的优点和不足，并给出进一步研究和应用的建议。
通过本文的学习，读者将能够掌握使用fmincon句柄进行数学建模和优化的核心技巧，从而在实际问题中更好地应用和发展这一方法。
同时，文章还将为读者提供一个关于代入参数应用前景的新思路，帮助读者在解决复杂问题时找到更加有效和创新的解决方法。
文章结构部分的内容可以编写为：1.2 文章结构本文共分为三个主要部分：引言、正文和结论。
在引言部分，我们将对文章的主题进行一个简要的概述，介绍文章的目的和意义。
正文部分将分为三个小节。
首先，我们将详细介绍fmincon句柄的基本概念和功能，包括它是如何工作的，以及它在数值优化问题中的应用。
MATLAB敏感性分析与优化方法
MATLAB敏感性分析与优化方法引言在今天的科学和工程领域，数值模拟和优化问题的求解变得越来越重要。
MATLAB作为一种强大的工具和语言，在敏感性分析和优化问题的解决中发挥了重要作用。
本文将探讨MATLAB在敏感性分析和优化方法中的应用，介绍一些常用的技术和算法。
一、敏感性分析敏感性分析是指在给定系统模型和参数的情况下，研究系统输出对于参数的变化敏感程度的方法。
敏感性分析可以帮助我们理解系统的行为，优化系统设计并提高模型的准确性。
MATLAB提供了许多工具和函数来进行敏感性分析。
1. 参数敏感性分析参数敏感性分析是最常见和基础的敏感性分析方法之一。
MATLAB中，通过使用参数敏感性分析工具箱或编写自定义函数，可以计算模型输出对于参数变化的敏感度。
这些敏感度指标可以帮助我们确定哪些参数对于模型输出具有最大影响，从而指导我们在优化设计中的决策。
2. 系统敏感性分析与参数敏感性分析相比，系统敏感性分析考虑了系统模型本身的动态行为。
在MATLAB中，系统敏感性分析可以通过计算系统的传递函数或状态空间模型的特征值和特征向量来实现。
这些特征值和特征向量反映了系统对于参数变化的敏感性，可以帮助我们理解系统的稳定性和响应特性。
二、优化方法优化是指在给定的约束条件下，寻找使得目标函数达到最优的变量取值。
MATLAB提供了广泛的优化方法和算法，可以帮助我们解决各种复杂的优化问题。
1. 非线性优化在实际问题中，非线性优化是最常见的优化类型。
MATLAB中，我们可以使用fmincon函数来求解具有约束条件的非线性优化问题。
通过定义目标函数和约束条件函数，我们可以使用这个函数来寻找最优解。
2. 全局优化全局优化是指在整个搜索空间中寻找全局最优解的优化问题。
MATLAB中，我们可以使用全局优化工具箱来解决这类问题。
这个工具箱提供了一系列的全局优化算法，例如遗传算法、模拟退火算法和粒子群算法等，可以帮助我们在复杂的优化问题中找到全局最优解。
matlab的fmincon的用法
matlab的fmincon的用法以下是 6 条关于 Matlab 的 fmincon 用法的内容：1. 哎呀呀，你知道 fmincon 能多厉害地帮我们解决优化问题吗？就好比你想找一条最快到达终点的路，fmincon 就是那个能指引你的神奇工具！比如说，你要在一组条件限制下，找到让某个函数最小化的那个点，fmincon 就能大显身手啦！比如要让一个成本函数最小化，来决定最优的生产方案，这时候 fmincon 不就能派上大用场了嘛。
2. 嘿，fmincon 的用法真的超有趣的呀！它就像是一个智慧的小精灵，能在复杂的数学世界里帮你找到最优解哦！例如在设计一个机械结构时，要考虑强度、重量等各种因素，通过 fmincon 就能迅速找到那个最合适的设计点呢，神奇吧！3. 哇塞，fmincon 可真是个宝贝呀！你想想，当你面对一大堆复杂的约束和目标函数时，它就像一个勇敢的战士冲出来为你解决难题！就像你要规划一次旅行，既要考虑时间，又要考虑预算和想去的地方，fmincon 就能帮你找到最佳的行程安排！比如给定一些景点和时间、费用限制，它能给你规划出完美的旅行路线，厉害吧！4. 哟呵，fmincon 的强大你真得了解一下啊！它简直就是解开复杂数学谜题的钥匙呢！比如说，要调配一种最佳的化学配方，既要满足性能要求，又要考虑成本，fmincon 不就能轻松搞定嘛！你看，这作用多大呀。
5. 哇，fmincon 的用处可太大啦！它就像一个超级导航，能带着你在数学的海洋里准确找到目标！就好像要建造一座最稳固又最省钱的桥梁，通过fmincon 就能找到那个理想的设计点啦！你说厉害不厉害？6. 嘿呀，fmincon 真的是太好用啦！它就像是你的秘密武器，能让你在各种优化问题中轻松胜出哦！比如要优化一个生产流程，让效率最高、成本最低，fmincon 绝对能帮上大忙呀！想想就觉得超棒呢！结论：fmincon 是 Matlab 中非常强大且实用的函数，在解决各种优化问题上有着不可或缺的作用呀！。
Matlab优化函数fmincon功能描述
function [X,FVAL,EXITFLAG,OUTPUT,LAMBDA,GRAD,HESSIAN] =fmincon(FUN,X,A,B,Aeq,Beq,LB,UB,NONLCON,options,varargin)%FMINCON finds a constrained minimum of a function of several variables. % FMINCON attempts to solve problems of the form:% min F(X) subject to: A*X <= B, Aeq*X = Beq (linear constraints)% X C(X) <= 0, Ceq(X) = 0 (nonlinear constraints)% LB <= X <= UB (bounds)%% FMINCON implements four different algorithms: interior point, SQP,% active set, and trust region reflective. Choose one via the option% Algorithm: for instance, to choose SQP, set OPTIONS =% optimoptions('fmincon','Algorithm','sqp'), and then pass OPTIONS to% FMINCON.%% X = FMINCON(FUN,X0,A,B) starts at X0 and finds a minimum X to the% function FUN, subject to the linear inequalities A*X <= B. FUN accepts % input X and returns a scalar function value F evaluated at X. X0 may be % a scalar, vector, or matrix.%% X = FMINCON(FUN,X0,A,B,Aeq,Beq) minimizes FUN subject to the linear % equalities Aeq*X = Beq as well as A*X <= B. (Set A=[] and B=[] if no % inequalities exist.)%% X = FMINCON(FUN,X0,A,B,Aeq,Beq,LB,UB) defines a set of lower and upper % bounds on the design variables, X, so that a solution is found in% the range LB <= X <= UB. Use empty matrices for LB and UB% if no bounds exist. Set LB(i) = -Inf if X(i) is unbounded below;% set UB(i) = Inf if X(i) is unbounded above.%% X = FMINCON(FUN,X0,A,B,Aeq,Beq,LB,UB,NONLCON) subjects the minimization % to the constraints defined in NONLCON. The function NONLCON accepts X % and returns the vectors C and Ceq, representing the nonlinear% inequalities and equalities respectively. FMINCON minimizes FUN such % that C(X) <= 0 and Ceq(X) = 0. (Set LB = [] and/or UB = [] if no bounds % exist.)%% X = FMINCON(FUN,X0,A,B,Aeq,Beq,LB,UB,NONLCON,OPTIONS) minimizes with % the default optimization parameters replaced by values in OPTIONS, an % argument created with the OPTIMOPTIONS function. See OPTIMOPTIONS for % details. For a list of options accepted by FMINCON refer to the% documentation.%% X = FMINCON(PROBLEM) finds the minimum for PROBLEM. PROBLEM is a% structure with the function FUN in PROBLEM.objective, the start point % in PROBLEM.x0, the linear inequality constraints in PROBLEM.Aineq% and PROBLEM.bineq, the linear equality constraints in PROBLEM.Aeq and % PROBLEM.beq, the lower bounds in PROBLEM.lb, the upper bounds in% PROBLEM.ub, the nonlinear constraint function in PROBLEM.nonlcon, the % options structure in PROBLEM.options, and solver name 'fmincon' in% PROBLEM.solver. Use this syntax to solve at the command line a problem % exported from OPTIMTOOL.%% [X,FVAL] = FMINCON(FUN,X0,...) returns the value of the objective% function FUN at the solution X.%% [X,FVAL,EXITFLAG] = FMINCON(FUN,X0,...) returns an EXITFLAG that% describes the exit condition. Possible values of EXITFLAG and the% corresponding exit conditions are listed below. See the documentation % for a complete description.%% All algorithms:% 1 First order optimality conditions satisfied.% 0 Too many function evaluations or iterations.% -1 Stopped by output/plot function.% -2 No feasible point found.% Trust-region-reflective, interior-point, and sqp:% 2 Change in X too small.% Trust-region-reflective:% 3 Change in objective function too small.% Active-set only:% 4 Computed search direction too small.% 5 Predicted change in objective function too small.% Interior-point and sqp:% -3 Problem seems unbounded.%% [X,FVAL,EXITFLAG,OUTPUT] = FMINCON(FUN,X0,...) returns a structure% OUTPUT with information such as total number of iterations, and final % objective function value. See the documentation for a complete list. %% [X,FVAL,EXITFLAG,OUTPUT,LAMBDA] = FMINCON(FUN,X0,...) returns the% Lagrange multipliers at the solution X: LAMBDA.lower for LB,% LAMBDA.upper for UB, LAMBDA.ineqlin is for the linear inequalities, % LAMBDA.eqlin is for the linear equalities, LAMBDA.ineqnonlin is for the % nonlinear inequalities, and LAMBDA.eqnonlin is for the nonlinear% equalities.%% [X,FVAL,EXITFLAG,OUTPUT,LAMBDA,GRAD] = FMINCON(FUN,X0,...) returns the % value of the gradient of FUN at the solution X.%% [X,FVAL,EXITFLAG,OUTPUT,LAMBDA,GRAD,HESSIAN] = FMINCON(FUN,X0,...)% returns the value of the exact or approximate Hessian of the Lagrangian % at X.%% Examples% FUN can be specified using @:% X = fmincon(@humps,...)% In this case, F = humps(X) returns the scalar function value F of % the HUMPS function evaluated at X.%% FUN can also be an anonymous function:% X = fmincon(@(x) 3*sin(x(1))+exp(x(2)),[1;1],[],[],[],[],[0 0])% returns X = [0;0].%% If FUN or NONLCON are parameterized, you can use anonymous functions to % capture the problem-dependent parameters. Suppose you want to minimize % the objective given in the function myfun, subject to the nonlinear % constraint mycon, where these two functions are parameterized by their % second argument a1 and a2, respectively. Here myfun and mycon are% MATLAB file functions such as%% function f = myfun(x,a1)% f = x(1)^2 + a1*x(2)^2;%% function [c,ceq] = mycon(x,a2)% c = a2/x(1) - x(2);% ceq = [];%% To optimize for specific values of a1 and a2, first assign the values % to these two parameters. Then create two one-argument anonymous% functions that capture the values of a1 and a2, and call myfun and% mycon with two arguments. Finally, pass these anonymous functions to % FMINCON:%% a1 = 2; a2 = 1.5; % define parameters first% options = optimoptions('fmincon','Algorithm','interior-point'); % run interior-point algorithm% x = fmincon(@(x) myfun(x,a1),[1;2],[],[],[],[],[],[],@(x)mycon(x,a2),options)%% See also OPTIMOPTIONS, OPTIMTOOL, FMINUNC, FMINBND, FMINSEARCH, @, FUNCTION_HANDLE.% Copyright 1990-2015 TheMathWorks, Inc.。
fmincon在matlab中的用法
fmincon在matlab中的用法1. 嘿，在Matlab 里用fmincon 就像给数学难题找个超厉害的解题小助手。
比如说你想优化一个复杂的函数，fmincon 能像个精明的探险家，在可行域里到处搜寻最优解。
我和同学一起研究项目时，他对怎么用fmincon 优化成本函数一头雾水，我就跟他说：“这fmincon 啊，就像个寻宝猎人，目标就是找到函数的最小值这个大宝藏。
” 你觉得是不是很神奇？2. 用fmincon 时，那约束条件就像给函数的探索之旅划了个范围边界。
就好比你在花园里找最漂亮的花朵，但是只能在规定的花坛里找。
我在做实验时，设定了一些线性约束，这就像给fmincon 戴上了一副特制眼镜，让它只能看到符合条件的区域。
我对自己说：“这约束一加，是不是能让结果更靠谱啦？” 然后就满怀期待地等着它出结果。
3. 调用fmincon 常常得先定义目标函数，这目标函数就像一座神秘的城堡，fmincon 要努力攻破它找到里面藏着的最小值宝藏。
我给学弟讲解时说：“你得好好构建这个目标函数城堡，不然fmincon 这个勇士可不好施展身手哦。
” 学弟似懂非懂地点点头，还问我：“那要是城堡建歪了咋办？” 我笑着回答：“那就可能找不到宝藏喽，得重新规划。
”4. 有时候，fmincon 遇到非线性约束就像遇到了难缠的小怪兽。
但别怕，它有自己的应对招数。
我在处理一个工程问题时，有一堆非线性约束，我就琢磨：“这fmincon 能不能像超级英雄一样，轻松打败这些小怪兽般的约束呢？” 结果还真行，它一点点地在复杂的条件里穿梭，试图找到最优路径。
5. 初始值对于fmincon 来说就像赛跑的起点。
如果起点选得好，它可能像离弦之箭快速奔向最优解；要是选错了，就可能在错误的方向上徘徊好久。
我和队友讨论时说：“咱得给fmincon 选个好起点，不能让它像没头苍蝇一样乱撞。
” 队友表示赞同，还开玩笑说：“这起点选不好，它会不会哭鼻子呀？”6. 当fmincon 在优化过程中，它的迭代就像爬山，一步一步朝着山顶（最优解）前进。
第三次求解非线性优化问题的函数fmincon
MATLAB求解非线性优化问题的函数fmincon1 、fmincon函数要求数学模型的形式在MA TLAB优化工具箱中，用于求解非线性规划的函数有fmincon，要求的非线性规划的数学模型的一般形式为：min f(X) X∈R ns.t. A*X≤bAeq*x=beqlb≤x≤ubc(X) ≤0ceq(X)=0上式中，c(X)：表示约束函数中的非线性不等式约束函数；ceq(X) 约束函数中的非线性等式约束函数。
其他含义同linprog函数。
2、fmincon函数的调用格式调用格式如下：[x,fval,exitflag,output]= fmincon (@objfun，x0, A，b, Aeq, beq, lb, ub, @nonlcon)上式中，objfun为目标函数的m文件函数名，自己命名，引用时前面需要加句柄@，或用单引号‘’引用；x0为给变量赋的初值；nonlcon为非线性约束的m文件函数名，自己命名，引用时前面需要加句柄@，或用单引号‘’引用；A、b、Aeq、beq、lb、ub、x0、options的含义同线性规划函数linprog。
3、上机编制程序求解过程第一步：先编制目标函数的.m文件，并保存；第二步：编制非线性约束的.m文件，并保存；第三步：在MA TLAB的Command窗口输入赋予x0的初值，以及线性约束、边界约束等输入参数的值后，即可调用fmincon函数，进行求解。
4、实例求使目标函数f(X)= （x1－3）2＋x2 2取最小值时的X 的值，且满足约束条件为：x1 2＋x2－4≤0x2－x1≤2x1≥0，x2≥0该问题是非线性规划问题，其约束条件中含有非线性约束，求解过程如下：（1）先编制目标函数的m文件，并保存为myobjfun.m，代码如下：function f=myobjfun(x)f=（x(1) －3）^2＋x(2)^2;(2)编制非线性约束的.m文件，并保存为myconfun.m，代码如下：function [c, ceq]= myconfun (x)c =x (1) ^2＋x(2);ceq =[];(3)在MA TLAB的Command窗口输入下列代码，即可求解：x0=[1; 1]; A=[－1 ,1]; b=[2]; Aeq=[ ]; beq=[ ]; lb=[0; 0]; ub=[ ];[x,fval,exitflag,output]= fmincon (@myobjfun，x0, A,b,Aeq,beq,lb,ub, @myconfun)结果输出略。
关于fmincon函数中非线性约束函数定义的问题。
关于fmincon函数中非线性约束函数定义的问题。
对于x = fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon)这个函数中的参数nonlcon，在给的例子里是如下的：
function [c,ceq] = circlecon(x)
c = (x(1)-1/3)^2 + (x(2)-1/3)^2 - (1/3)^2;
ceq = [];
然后引用的时候@circlecon就好了。
这里的c给了一个表达式，但是我在应用的过程中想要用求解得到的一个参数表达式
我是这样写的：
xx=fmincon(objfun,xx0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,@noncon) function [c,ceq] = noncon(xx)
c = [];
ceq=f2(xx(1),xx(2));
end
其中f2是之前求解得到的参数表达式通过matlabFunction转换后的形式。
会显示：
函数或变量 'f2' 无法识别。
出错 fifth>noncon (第 64 行)
ceq=f2(xx(1),xx(2));
出错 fmincon (第 654 行)
[ctmp,ceqtmp] = feval(confcn{3},X,varargin{:});出错 fifth (第 61 行)
xx=fmincon(objfun,xx0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,@noncon)请问这要怎么样解决呢？谢谢了！。
优化问题的Matlab求解方法
优化问题的Matlab求解方法引言优化问题在实际生活中有着广泛应用，可以用来解决很多实际问题。
Matlab作为一款强大的数学计算软件，提供了多种求解优化问题的方法。
本文将介绍在Matlab中求解优化问题的常见方法，并比较它们的优缺点。
一、无约束无约束优化问题是指没有约束条件的优化问题，即只需要考虑目标函数的最大或最小值。
在Matlab中，可以使用fminunc函数来求解无约束优化问题。
该函数使用的是拟牛顿法（quasi-Newton method），可以迭代地逼近最优解。
拟牛顿法是一种迭代方法，通过逐步近似目标函数的梯度和Hessian矩阵来求解最优解。
在使用fminunc函数时，需要提供目标函数和初始点，并可以设置其他参数，如迭代次数、容差等。
通过不断迭代，拟牛顿法可以逐步逼近最优解。
二、有约束有约束优化问题是指在优化问题中加入了约束条件。
对于有约束优化问题，Matlab提供了多种求解方法，包括线性规划、二次规划、非线性规划等。
1. 线性规划线性规划是指目标函数和约束条件都为线性的优化问题。
在Matlab中，可以使用linprog函数来求解线性规划问题。
该函数使用的是单纯形法（simplex method），通过不断迭代来逼近最优解。
linprog函数需要提供目标函数的系数矩阵、不等式约束矩阵和约束条件的右手边向量。
通过调整这些参数，可以得到线性规划问题的最优解。
2. 二次规划二次规划是指目标函数为二次型，约束条件线性的优化问题。
在Matlab中，可以使用quadprog函数来求解二次规划问题。
该函数使用的是求解二次规划问题的内点法（interior-point method），通过迭代来求解最优解。
quadprog函数需要提供目标函数的二次项系数矩阵、线性项系数矩阵、不等式约束矩阵和约束条件的右手边向量。
通过调整这些参数，可以得到二次规划问题的最优解。
3. 非线性规划非线性规划是指目标函数或者约束条件中至少有一个是非线性的优化问题。
MATLAB优化工具箱的用法
MATLAB优化工具箱的用法MATLAB优化工具箱是一个用于求解优化问题的功能强大的工具。
它提供了各种求解优化问题的算法和工具函数，可以用于线性优化、非线性优化、整数优化等不同类型的问题。
下面将详细介绍MATLAB优化工具箱的使用方法。
1.线性优化问题求解线性优化问题是指目标函数和约束条件都是线性的优化问题。
MATLAB 优化工具箱中提供了'linprog'函数来求解线性优化问题。
其基本使用方法如下：[x,fval,exitflag,output,lambda] =linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,options)其中，f是目标函数的系数向量，A和b是不等式约束矩阵和向量，Aeq和beq是等式约束矩阵和向量，lb和ub是变量的下界和上界，options是优化选项。
函数的返回值x是求解得到的优化变量的取值，fval是目标函数的取值，exitflag表示求解的结束状态，output是求解过程的详细信息，lambda是对偶变量。
2.非线性优化问题求解非线性优化问题是指目标函数和约束条件中至少有一个是非线性的优化问题。
MATLAB优化工具箱中提供了'fmincon'函数来求解非线性优化问题。
其基本使用方法如下：[x,fval,exitflag,output,lambda] =fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon,options)其中，fun是目标函数的句柄或函数，x0是优化变量的初始值，A和b是不等式约束矩阵和向量，Aeq和beq是等式约束矩阵和向量，lb和ub 是变量的下界和上界，nonlcon是非线性约束函数句柄或函数，options 是优化选项。
函数的返回值x是求解得到的优化变量的取值，fval是目标函数的取值，exitflag表示求解的结束状态，output是求解过程的详细信息，lambda是对偶变量。
使用Matlab进行非线性优化问题求解的技巧
使用Matlab进行非线性优化问题求解的技巧介绍：非线性优化在工程、金融、科学等领域广泛应用，它涉及到求解一个目标函数的最小值或最大值，并且满足一系列约束条件。
Matlab是一个功能强大的数值计算软件，提供了许多用于求解非线性优化问题的工具和函数。
本文将介绍一些使用Matlab进行非线性优化问题求解的技巧，帮助读者更有效地应用这些工具。
一、定义目标函数和约束条件在使用Matlab求解非线性优化问题之前，首先要明确问题的数学模型。
假设我们要最小化一个目标函数F(x)，并且存在一系列约束条件g(x) <= 0和h(x) = 0。
在Matlab中，可以使用函数形式或者符号形式来定义目标函数和约束条件。
例如，使用函数形式可以这样定义目标函数和约束条件：```matlabfunction f = objective(x)f = x(1)^2 + x(2)^2;endfunction [c, ceq] = constraints(x)c = [x(1) + x(2) - 1; x(1)^2 + x(2)^2 - 2];ceq = [];end```其中，objective函数定义了目标函数，constraints函数定义了约束条件。
在constraints函数中，c表示不等式约束条件g(x) <= 0，ceq表示等式约束条件h(x) = 0。
二、使用fmincon函数求解非线性优化问题Matlab提供了fmincon函数来求解非线性优化问题。
该函数的基本语法如下：```matlab[x, fval] = fmincon(fun, x0, A, b, Aeq, beq, lb, ub, nonlcon, options)```其中，fun表示目标函数，x0表示初始解，A表示不等式约束条件的线性部分，b表示不等式约束条件的右侧常数，Aeq表示等式约束条件的线性部分，beq表示等式约束条件的右侧常数，lb表示变量的下界，ub表示变量的上界，nonlcon表示非线性约束条件，options表示优化选项。
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精心整理
active-set and sqp algorithms不接受用户提供的海塞矩阵，对拉格朗日的海塞矩阵提供一个拟牛顿的近似值；
目标函数估值次数与迭代次数？
优化成功或失败
1、
（1
数（
（2
如果这就会导致无限次徒劳的迭代。
DiffMaxChange和DiffMinChange选项能影响求解器的改善，它们控制求导估计中有限差分的步长。
（3）从不同的初始点重新开始求解
（4）检查目标函数和约束函数的定义
举个例子，可以检查目标函数和非线性约束函数在某些特定点处返回正确的值。
不可行的点不一定导致函数的错误。
（5）对问题进行中心化和标准化
当每个坐标轴对目标函数和约束函数有相同的影响时，求解器更能可靠的运行，对每个坐标轴方向乘以合适的量使得每个坐标轴的影响相同，在特定的坐标轴
（6
（7
2
在
（1
通过求解一个线性规划问题来找到一个满足界约束和线性约束的点。
i)定义一个目标函数是常值0的线性规划问题
f=zeros(size(x0));%assumesx0istheinitialpoint
ii)求解这个线性规划问题看是否有一个可行点
xnew=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub);
iii)如果有可行点xnew，用xnew作为初始点去求解原始问题
iv)如果没有可行点，那说明原始模型建的不好，检查界约束和线性约束。
（2）检查非线性约束
在保证界约束和线性约束是可行的之后，检查非线性约束：
i)设置目标函数为0，然后求解优化问题，如果能找到一个可行点xnew，令
ii)
a.
足。
b.
3
（1）原问题可能确实无界，即存在一系列满足问题约束的点xi，使得limf(xi)=–∞。
（2）检查原问题建模正确，求解器是最小化目标函数，如果想得到最大化，将目标函数乘以-1.
（3）试着标准化或中心化原问题。
（4）放松目标函数界精度，用optimset减少ObjectiveLimit设定的精度值。
二、求解可能成功
1、最后的点等于初始点
初始点可能是局部极小点，因为它的一阶导数接近0，如果并不确定初始点确实是一个局部极小点，尝试下边的步骤：
（1
（2
（3
（4
（5
2
，
（1
如那么‘
（2
在最后得到的点处开始重新优化会得到一个在一阶导数估量上更好的点，更好的一阶导数估量能让人相信结果是可靠的。
3、尝试一个不同的算法
4、改变精度
5、重新标准化原问题
6、检查邻近点
7、改变有限差分的计算方法
中心有限差分用的时间更多，但更准确，可以设置'FinDiffType'为'central'。
8、提供解析的梯度或雅可比矩阵
9、提供海塞矩阵
果。
1
2
计算
3
4
（1
建议。
一般求解器是在初始点的basinofattraction找到的最优值，但也有些例外：
i)线性规划和正定二次规划是凸的，可行域也是凸的，所以只有一个basinofattraction。
在设定某些条件下，linprog会忽略用户提供的初始点，quadprog也不需要。
ii）全局优化工具箱，如simulannealbnd，试着搜索不止一个basinofattraction。
（2）寻找一个更小的最小值
如果需要一个全局最小值，必须要在全局最小值的basinofattraction内找一个初始点。
设置初始点的建议：
i)
ii）
布函数1/
iii
（3。