matlab优化工具箱案例

⑴ 怎样启动MATLAB优化工具箱

f(x)=x.^4-3*x.^3+x.^2-2;
利用遗传算法求解，选择ga solver（求解器），输入适应函数，专输入变量个数，start就可以了，属充分反应了遗传算法的优越性。
接着是对无约束一维极值问题的求解。
首先是进退法搜索单谷函数的极值问题。原理就是在固定区间内按照一定步长无穷逼近最优解,不过无论怎样逼近，最后得到的还是符合精度的区间，并不是理论最优解。Matlab中用minJT函数来实现。
相关的函数代码可以在matlab相关文件夹中找到，这里就不多说，不过还是按这种方法求一下上面的极小值问题。
代码如下：
syms x;
f=x^4-3*x^3+x^2-2;
[x1,x2]=minJT(f,0,0.001);

⑵ 在matlab中，使用优化工具箱fmincon，计算一个优化问题，但报错了，求大神讲解

目标函数（Objective function）应该设置为@(x)-x(1)*x(2)*x(3)，像你现在的目标函数是需要三个输入参数的，而fmincon调用它的时候只会提供一个参数，所以导致输入参数不足。

另外，像这种简单的优化问题，其实也可以直接用命令行调用：

fmincon(@(x)-x(1)*x(2)*x(3),[10 10 10],[-1 -2 -2;1 2 2],[0 72])

⑶ 用MATLAB优化工具箱解线性规划，请举例说明.

应该是数学建模吧，一般解线性规划问题都用LINGO，简单易学。
例如：钢管原材料内每根长19m，现需容要A,B,C,D四种钢管部件，长度分别为4m,5m,6m,8m，数量分别为50，10，20，15根因不同下料方式之间的转换会增加成本，因而要求不同的下料方式不超过3种，试安排下料方式，使所需圆钢材料的总数量最少。
在LINGO中运行如下程序即可。
model:
sets:
bujian/1..4/:L,b;
cutfa/1,2,3,4/:x;
links(bujian,cutfa):N;
endsets
data:
L=4 5 6 8;
b=50 10 20 15;
enddata
min=@sum(cutfa:x);
ZL=19;
@for(bujian(i):@sum(cutfa(j):N(i,j)*x(j))>=b(i));
@for(cutfa(j):@sum(bujian(i):L(i)*N(i,j))<=ZL);
@for(cutfa(j):@sum(bujian(i):L(i)*N(i,j))>ZL-4);
@for(cutfa:@gin(x));@for(links:@gin(N));

end

⑷ matlab优化工具箱怎么调用呀我们要处理贝叶斯诊断问题请问该怎么操作

1、MATLAB自带工具箱
查看方来式：源
首先详细介绍一下MATLAB自带工具箱的使用。
在不熟悉一些调用工具箱的命令的时候，可以在MATLAB主窗口中，点击左下角start--toolboxes,就会罗列出MATLAB已经安装的所有工具箱，可以根据个人的需要选择将要使用的工具箱。可以看到有拟合工具箱、金融工具箱、最优化工具箱等等。

2、调用（打开）方式：以调用拟合工具箱为例，进行详细的示例。
调用方式一：
按照以下步骤：
点击主窗口左下角start--toolboxes--curve fitting--curve fitting tool 单击，就可以打开拟合工具箱。

3、调用方式二：
在上一步中，在start--toolboxes--curve fitting--curve fitting tool ，到这里的时候，会看到在其后面有一个简写 cftool ，这就是拟合工具箱调用命令函数。在MATLAB主窗口中输入cftool ，回车，同样可以打开拟合工具箱。

4、工具箱的使用：
拟合工具箱打开之后，就可以进行多种曲线拟合了。

⑸ 谁会MAtlab优化工具箱啊 有个优化问题 不给算，给看看呗。谢啦。

非线性约束函数必须返回两个参数：

[c,ceq]=mycon(x)

其中，c为不等式约束，ceq为等式约束。不存在等式约束则ceq=[]。

你现在只返回一个参数，而且变量名还写错了（是c不是y）。

⑹ 运行雷英杰编写的《matlab遗传算法工具箱及应用》7.1节多目标优化问题的实例时，总是提示undefined trace

现在编书的就是瞎编，都没有经过运行通过的程序

⑺ matlab的优化工具箱，optimization中fminimax的使用

http://..com/question/333697368.html
x = fminimax(fun,x0)给定初值x0, 求函数最小值；
x = fminimax(fun,x0,A,b)给定初值x0,且满足A x<=b,A是矩阵，b是向量；
x = fminimax(fun,x,A,b,Aeq,beq)，满足A x<=b，满足线性方程组Aeq*x = beq；Aeq矩阵，beq向量；
x = fminimax(fun,x,A,b,Aeq,beq,lb,ub)，用法同上，再满足 lb<=x<=ub;
x = fminimax(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon) subjects the minimax problem to the nonlinear inequalities c(x) or equality constraints ceq(x) defined in nonlcon. fminimax optimizes such that c(x) ≤ 0 and ceq(x) = 0. Set lb = [] and/or ub = [] if no bounds exist.
[x,fval] = fminimax(...)返回最小值时x值和函数最小值。
[x,fval,maxfval] = fminimax(...) 返回目标函数最大值；
[x,fval,maxfval,exitflag] = fminimax(...)返回 exitflag描述最小值存在状态。
希望帮上你。

⑻ matlab 优化工具箱怎么用

首先看一个gui对遗传算法的应用， 求下列函数的极小值。 f(x)=x.^4-3*x.^3+x.^2-2; 利用遗传算法求内解容，选择ga solver（求解器），输入适应函数，输入变量个数，start就可以了，充分反应了遗传算法的优越性。 接着是对无约束一维极值问题的求解。...

⑼ matlab工具箱有哪些实例

function nTabs(thisObj,Num){
if(thisObj.className == "active")return;
var tabObj = thisObj.parentNode.id;
var tabList = document.getElementById(tabObj).getElementsByTagName("li");
for(i=0; i <tabList.length; i++)
{

⑽ 应用 MATLAB优化工具箱编程，求解如下不等式约束优化问题。

x0=[0;0];
VLB=[00];VUB=[];
[x,fval,exitflag,output]=fmincon('myfun1',x0,[],[],[],[],VLB,VUB,'mycon1')

%几何法
figure;
plot(x(1),x(2),'ro');holdon;
ezplot('x^来2+y^2-4*x+4-3.7989');
ezplot('-x+y-2');
ezplot('x^2-y+1');
gridon;

两个函数文件源

functionf=myfun1(x)
f=x(1)^2+x(2)^2-4*x(1)+4;
end

function[g,ceq]=mycon1(x)
g=[-x(1)+x(2)-2;x(1)^2-x(2)+1];
ceq=0;

最优化问题从几何上看是在第一象限(x1,x2>0), 直线即抛物线之下(两个约束条件), 最大的椭圆