1. matlab優化工具箱怎麼調用呀我們要處理貝葉斯診斷問題請問該怎麼操作
1、MATLAB自帶工具箱
查看方來式:源
首先詳細介紹一下MATLAB自帶工具箱的使用。
在不熟悉一些調用工具箱的命令的時候,可以在MATLAB主窗口中,點擊左下角start--toolboxes,就會羅列出MATLAB已經安裝的所有工具箱,可以根據個人的需要選擇將要使用的工具箱。可以看到有擬合工具箱、金融工具箱、最優化工具箱等等。
2、調用(打開)方式:以調用擬合工具箱為例,進行詳細的示例。
調用方式一:
按照以下步驟:
點擊主窗口左下角start--toolboxes--curve fitting--curve fitting tool 單擊,就可以打開擬合工具箱。
3、調用方式二:
在上一步中,在start--toolboxes--curve fitting--curve fitting tool ,到這里的時候,會看到在其後面有一個簡寫 cftool ,這就是擬合工具箱調用命令函數。在MATLAB主窗口中輸入cftool ,回車,同樣可以打開擬合工具箱。
4、工具箱的使用:
擬合工具箱打開之後,就可以進行多種曲線擬合了。
2. MATLAB信號處理工具箱到哪裡下載
安裝程序里有啊,安裝的時候選上就行了
3. 如何知道有沒有安裝matlab優化工具箱
把工具箱抄解壓到matalb安裝目錄的toolbox目錄下(一般在program
files下找到matlab的安裝位置,點進去就能找到toolbox),然後用addpath或者pathtool把該工具箱的路徑添加到matlab的搜索路徑中,最後用which
newtoolbox_command.m來檢驗是否可以訪問。如果能夠顯示新設置的路徑,則表明該工具箱可以使用了。
4. 如何使用matlab中的工具箱
上面的最優答案廢話有點多,我補充一個簡潔版答案:
一、自帶工具箱:
直接使用。都在toolbox文件夾內,而且默認早已設定完畢。
二、非自帶工具箱:
按照這個步驟:
1)下載並解壓;
2)復制到matlab安裝目錄下的toolbox文件夾內(當然也可以放到別處~);
3)在matlab的菜單:file-set path中,添加路徑,要求是連同子文件夾一同添加,路徑就是剛才你放置文件夾的地方。設定好了記得save。
4)完畢!
5. 在用matlab的優化工具箱中的linprog求解器或者其他求解器求最優值時,怎麼設置變數約束條件為整數
可以用分支定界法求解整數規劃問題,給你源碼:
function [x,fm] = IntProgFZ(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub)
x = NaN;
fm = NaN;
NF_lb = zeros(size(lb));
NF_ub = zeros(size(ub));
NF_lb(:,1) = lb;
NF_ub(:,1) = ub;
F = inf;
while 1
sz = size(NF_lb);
k = sz(2);
opt = optimset('TolX',1e-9);
[xm,fv,exitflag] = linprog(f,A,b,Aeq,beq,NF_lb(:,1),NF_ub(:,1),[],opt);
if exitflag == -2
xm = NaN;
fv = NaN;
end
if xm == NaN
fv = inf;
end
if fv ~= inf
if fv < F
if max(abs(round(xm) - xm))<1.0e-7
F = fv;
x = xm;
tmpNF_lb = NF_lb(:,2:k);
tmpNF_ub = NF_ub(:,2:k);
NF_lb = tmpNF_lb;
NF_ub = tmpNF_ub;
if isempty(NF_lb) == 0
continue;
else
if x ~= NaN
fm = F;
return;
else
disp('不存在最優解!');
x = NaN;
fm = NaN;
return;
end
end
else
lb1 = NF_lb(:,1);
ub1 = NF_ub(:,1);
tmpNF_lb = NF_lb(:,2:k);
tmpNF_ub = NF_ub(:,2:k);
NF_lb = tmpNF_lb;
NF_ub = tmpNF_ub;
[bArr,index] = find(abs((xm - round(xm)))>=1.0e-7);
p = bArr(1);
new_lb = lb1;
new_ub = ub1;
new_lb(p) = max(floor(xm(p)) + 1,lb1(p));
new_ub(p) = min(floor(xm(p)),ub1(p));
NF_lb = [NF_lb new_lb lb1];
NF_ub = [NF_ub ub1 new_ub];
continue;
end
else
tmpNF_lb = NF_lb(:,2:k);
tmpNF_ub = NF_ub(:,2:k);
NF_lb = tmpNF_lb;
NF_ub = tmpNF_ub;
if isempty(NF_lb) == 0
continue;
else
if x ~= NaN
fm = F;
return;
else
disp('不存在最優解!');
x = NaN;
fm = NaN;
return;
end
end
end
else
tmpNF_lb = NF_lb(:,2:k);
tmpNF_ub = NF_ub(:,2:k);
NF_lb = tmpNF_lb;
NF_ub = tmpNF_ub;
if isempty(NF_lb) == 0
continue;
else
if x ~= NaN
fm = F;
return;
else
disp('不存在最優解!');
x = NaN;
fm = NaN;
return;
end
end
end
end
6. 求一份有完整matlab優化工具箱和統計工具箱的版本
matlab2009應該有吧,你要的話,把你郵箱貼上吧
7. 如何在MATLAB中打開工具箱
matlab自帶的工具箱,左下角,start-toolbox-選擇
自己下載的工具箱,在file
set
path裡面添加路徑就可以用了
8. MATLAB優化工具箱怎麼試用
首先看一個gui對遺傳演算法的應用,
求下列函數的極小值。
f(x)=x.^4-3*x.^3+x.^2-2;
利用遺傳演算法求解,選擇ga solver(求解器),輸入適應函數,輸入變數個數,start就可以了,充分反應了遺傳演算法的優越性。
接著是對無約束一維極值問題的求解。
首先是進退法搜索單谷函數的極值問題。原理就是在固定區間內按照一定步長無窮逼近最優解,不過無論怎樣逼近,最後得到的還是符合精度的區間,並不是理論最優解。Matlab中用minJT函數來實現。
相關的函數代碼可以在matlab相關文件夾中找到,這里就不多說,不過還是按這種方法求一下上面的極小值問題。
代碼如下:
syms x;
f=x^4-3*x^3+x^2-2;
[x1,x2]=minJT(f,0,0.001);
在2009b中結果是。2009b已經沒有這個函數了。
無語了一下,繼續看下一種方法,黃金分割法。
也是一種無窮逼近法,利用黃金分割長生前一個區間中的內點,捨去一個端點。逐漸逼近最小值,是一種單向收縮法。
不過2009b也沒有這個函數了。
然後是斐波那契法。
我們首先就會聯想到斐波那契數列,不過這里確實用到了斐波那契數列。
斐波那契法顯然是一種雙向收縮法具體的搜索原理就不多追究了。
然後便是牛頓迭代法,原來就學過的一種速度相當快的迭代方法,其中優化後的全局牛頓法,一般的牛頓法需要初始點接近最值點而全局牛頓法則不需要這個要求。關最後還有割線法,二次插值和三次插值法。以後會慢慢補充相關的函數m文件的。
9. matlab優化工具箱安裝
把工具箱解壓到matalb安裝目錄的toolbox目錄下(一般在Program Files下找到Matlab的安裝位置,點進去就能找到toolbox),回然後用addpath或者pathtool把該工具箱答的路徑添加到matlab的搜索路徑中,最後用which newtoolbox_command.m來檢驗是否可以訪問。如果能夠顯示新設置的路徑,則表明該工具箱可以使用了。
10. matlab 工具箱怎麼使用是不是要安裝
一、MATLAB自帶工具箱:
1.查看方式:
首先詳細介紹一下MATLAB自帶工具箱的使用。
在不熟悉一些調用工具箱的命令的時候,可以按照如下圖所示:
在MATLAB主窗口中,點擊左下角start--toolboxes,就會羅列出你的MATLAB已經安裝的所有工具箱,可以根據你的需要選擇你將要使用的工具箱。我們可以看到有擬合工具箱、金融工具箱、最優化工具箱等等。
二、非自帶工具箱
非自帶工具箱,需另外下載,然後按照一定的步驟導入,導入後一般不能像上面工具箱一樣,通過界面操作,一般都通過函數使用。