matlab优化工具箱用法

⑴ matlab gpops工具箱怎么用

GPOPS是一个可以进行大规模非线性优化的MATLAB工具箱。gpops工具箱怎么用，你可以到CSDN上搜索《gpops工具箱+例子（详细注释）+官方手册+安装方法》查看。

⑵ 怎么用mtlab优化工具箱求目标函数为BP神经网络训练结果的极值

需要声明全局变量。分别在两段程序的开头加上

globalnet

不然无法在函数中调用net.

如果你要多于一个函数共用一个简单的变量，简单的处理方法就是把这个变量在所有函数中定义为global全局变量。在命令行做同样的事情，如果你要工作空间访问上述变量。这个全局变量的定义必须出现在变量被应用于一个函数之前。虽然不是要求，但全局变量也最好以大写字母开头，这样可以同其他变量区别出来。举个例子，做一个以falling.m命名的M－文件。

function h = falling(t)
global GRAVITY
h = 1/2*GRAVITY*t.^2;

然后交互地输入语句

global GRAVITY
GRAVITY = 32;
y = falling((0:.1:5)');

这两个变量在函数中表示同一个内容。之后你可以交互地修改GRVITY并获得新的解法，而不用再编辑文档。

注意：1 全局变量列表中各个变量名不能用逗号分隔。 如： global a b c
2 全局变量使用前必须再matlab工作空间中申明，如果再具体得函数中用则要在函数前面申明，否则在该函数中即使用到了该变量，也会被当成局部变量使用。

⑶ matlab中的csape怎么使用

function pp = csape(x,y,conds,valconds)
%pp=csape(x,y,'变界类型','边界值'),生成各种边界条件的三次样条插值. 其中,(x,y)为数据向量
%边界类型可为:'complete',给定边界一阶导数.
% 'not-a-knot',非扭结条件,不用给边界值.
% 'periodic',周期性边界条件,不用给边界值.
% 'second',给定边界二阶导数.
% 'variational',自然样条(边界二阶导数为0)
% .
%例 考虑数据
% x | 1 2 4 5
% ---|-------------
% y | 1 3 4 2
%边界条件S''(1)=2.5,S''(5)=-3,
% x=[1 2 4 5];y=[1 3 4 2];
% pp=csape(x,y,'second',[2.5,-3]);pp.coefs
% xi=1:0.1:5;yi=ppval(pp,xi);
% plot(x,y,'o',xi,yi);
pp0 = csape(x,[1,zeros(1,length(y)),0],[1,0]);
pp = csape( x, [1 sin(x) 0], [1 2] ) ％左边的点一阶导数为1，右边的点二阶导数为0
splinetool是一个图形化的插值工具
lagrange插值，由于lagrange插值可能不收敛，所以工程中很少有人用这种插值。matlab中没有专门的lagrange插值函数。但我们可以自己编一个，如下：
%lagrange插值子函数
function y=lagrange(x0,y0,x)
n=length(x0); m=length(x);
for i=1:m
z=x(i);
s=0.0;
for k=1:n
p=1.0;
for j=1:n
if j~=k
p=p*(z-x0(j))/(x0(k)-x0(j));
end
end
s=p*y0(k)+s;
end
y(i)=s;
end

⑷ 如何使用matlab中的工具箱

1、首先给出对应的拟合数据:>> x=1:100;>> y=2*x;一条直线。

⑸ 用matlab工具箱怎么对garch模型做预测

garchfit（）函数使用格式：

[Coeff,Errors,LLF,Innovations,Sigmas,Summary] = garchfit(Spec,Series,X)

Coeff——输入参数。接受由garchset，garchget，garchsim，garchinfer，和garchpred结构产生的参数。

Errors——系数的估计误差（即标准误差）的结构。

LLF——对于优化目标函数值与参数相关的估计发现Coeff。garchfit执行优化使用优化工具箱fmincon函数。

Innovations——创建（即残差）序列推导的时间序列列向量。

Sigmas——与创建相对应的条件标准偏差向量。

Summary——显示优化过程的摘要信息结构。

Spec——包含条件均值和方差规范的GARCH规范结构。它还包含估计所需的优化参数。通过调用garchset创建这个结构。

Series——观测的时间序列列向量。

X——观测数据的时间序列回归矩阵。

例如：

clc

spec = garchset('C',0,'K',0.0001,'GARCH',0.9,'ARCH',0.05);%指定模型的结构

[e,s,y]= garchsim(spec,1000);

[Coeff,Errors,LLF,Innovations,Sigmas,Summary] = garchfit(spec,y) %拟合参数

运行后得到的部分结果

⑹ 怎样运用matlab实现无约束非线性优化问题中的多种方法

- MATLAB中用遗传算法求解约束非线性规划问题 Solution of optimization with nonliear constraints programming by genetic alogorithm in MATLAB 作者:王勇, 期刊-核心期刊 哈尔滨商业大学学报（自然科学版）JOURNAL OF HARBIN UNIVERSITY OF COMMERCE(NATURAL SCIENCES EDITION) 2006年 第04期
- 约束优化问题的遗传算法求解 Genetic algorithm solution for constrained optimization 作者:宋松柏,蔡焕杰,康艳, 期刊-核心期刊 西北农林科技大学学报（自然科学版）JOURNAL OF NORTHWEST SCI-TECH UNIVERSITY OF AGRICULTURE AND FORESTRY(NATURAL SCIENCE EDITION) 2005年 第01期
- 约束优化问题的遗传算法求解 Genetic algorithm solution for constrained optimization 作者:宋松柏,蔡焕杰,康艳, 期刊-核心期刊 西北农林科技大学学报（自然科学版）JOURNAL OF NORTHWEST SCI-TECH UNIVERSITY OF AGRICULTURE AND FORESTRY(NATURAL SCIENCE EDITION) 2005年 第01期
- 非线性规划问题求解的遗传算法设计与实现 Design and Realization of Genetic Algorithm for Solving Nonlinear Programming Problem 作者:刘雪梅,李国民,李景文,毕义明, 期刊-核心期刊 系统工程与电子技术SYSTEMS ENGINEERING AND ELECTRONICS 2000年 第02期
- 解非线性约束规划问题的新型多目标遗传算法 New multi-objective genetic algorithm for nonlinear constraint programming problem 作者:刘淳安,LIU Chun-an, 期刊-核心期刊 计算机工程与设计COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN 2006年 第05期
- 解非线性约束规划问题的新型多目标遗传算法 New multi-objective genetic algorithm for nonlinear constraint programming problem 作者:刘淳安, 期刊-核心期刊 计算机工程与设计COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN 2006年 第05期
- 基于Matlab遗传工具箱的高强混凝土配合比优化 Mixtures Optimal Design of High-strength Concrete Based on GA Toolbox of MATLAB 作者:陆海标,郑建壮,徐旭岭, 期刊 浙江水利水电专科学校学报JOURNAL OF ZHEJIANG WATER CONSERVANCY AND HYDROPOWER COLLEGE 2007年 第03期
- 遗传算法求解约束非线性规划及Matlab实现 The Solution of Optimization with Nonliear Constraints Programming with Genetic Algorithm and Demonstration by Matlab 作者:倪金林, 期刊-核心期刊 大学数学COLLEGE MATHEMATICS 2005年 第01期
-
- 基于遗传算法的非线性多目标规划及其在油田开发规划中的应用 作者:张晓东, 李树荣, 熊福力, 会议 第二十二届中国控制会议第二十二届中国控制会议论文集(上) 2003年
- 区间非线性规划问题的确定化描述及其递阶求解 Deterministic Interpretation of Interval Nonlinear Programming and Its Hierarchical Optimization Solutions 作者:蒋峥,戴连奎,吴铁军, 期刊-核心期刊 系统工程理论与实践SYSTEMS ENGINEERING-THEORY & PRACTICE 2005年 第01期
- 区间非线性规划问题的确定化描述及其递阶求解 Deterministic Interpretation of Interval Nonlinear Programming and Its Hierarchical Optimization Solutions 作者:蒋峥,戴连奎,吴铁军, 期刊-核心期刊 系统工程理论与实践SYSTEMS ENGINEERING-THEORY & PRACTICE 2005年 第01期
- 一种新的求解非线性规划的混合遗传算法 作者:李丰兵, 会议 第八届中国青年运筹信息管理学者大会第八届中国青年运筹信息管理学者大会论文集 2006年
- 一种启发式算法求解有交易成本组合投资问题 作者:安智宇, 会议 第三届不确定系统年会第三届不确定系统年会论文集 2005年
- 基于遗传算法的设计地震反应谱标定方法 Calibrating Method of Seismic Response Spectrum Based on Genetic Algorithm 作者:夏江,陈清军, 期刊-核心期刊 力学季刊CHINESE QUARTERLY OF MECHANICS 2006年 第02期
- 具有线性不等式约束非线性规划问题的降维算法 Descending Dimension Algorithm of Nolinear Programming Problem with Linear Inequality Constraints 作者:杨懿,张守贵, 期刊-核心期刊 重庆大学学报（自然科学版）JOURNAL OF CHONGQING UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION) 2007年 第10期
- 改进DNA遗传算法求解非线性多约束规划研究 Refined DNA-GA for solving nonlinear multi-constrained programming 作者:王淑超,王乘, 期刊-核心期刊 华中科技大学学报(自然科学版)JOURNAL OF HUAZHONG UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY(NATURE SCIENCE EDITION) 2004年 第06期
- 改进DNA遗传算法求解非线性多约束规划研究 Refined DNA-GA for solving nonlinear multi-constrained programming 作者:王淑超,王乘, 期刊-核心期刊 华中科技大学学报（自然科学版）JOURNAL OF HUAZHONG UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY(NATURE SCIENCE EDITION) 2004年 第06期
- 序列无约束极小化技术和遗传算法在非线性规划中的应用 On the Application of SUMT and GA to Solving Constrained Nonlinear Programming Problem 作者:刘道建,黄天民, 期刊 邵阳高等专科学校学报JOURNAL OF SHAOYANG COLLEGE 2001年 第04期
- 序列无约束极小化技术和遗传算法在非线性规划中的应用 On the Application of SUMT and GA to Solving Constrained Nonlinear Programming Problem 作者:刘道建,黄天民, 期刊 邵阳高等专科学校学报JOURNAL OF SHAOYANG COLLEGE 2001年 第04期

MATLAB中用遗传算法求解约束非线性规划问题
Solution of optimization with nonliear constraints programming by genetic alogorithm in MATLAB

<<哈尔滨商业大学学报（自然科学版）>>2006年 第22卷 第04期
作者: 王勇
约束非线性规划问题的求解往往是运筹学中的NP问题,利用MATLAB中的遗传算法工具箱中的函数方便、快捷的求得了两个实例的最优解,进一步指出了遗传算法与传统的最优化算法的区别.
关键词: 遗传算法, 约束非线性规划, MATLAB, | 全部关键词

最优化技术方法及MATLAB的实现
编 号： 86755
著 作 者： 16.00
出 版 社： 化学工业出版社
书 号： 9787502563837
出版日期： 2005-1-1

内容包括线性规划与MATLAB的实现，即非线性规划、整数规划、动态规划、多目标规划与MATLAB的实现及图与网络分析技术等。为方便读者学习，本书安排了大量最优化方法在工程中的应用实例，根据需要逐个编写了解决这些问题的相应数学模型，应用MATLAB程序，通过简洁的运算给出了较为复杂问题的解。
本书可作为最优化技术方法或MATLAB优化工具箱应用的入门教材，供高职高专或本科院校管理、经济类专业的师生使用，也可供广大爱好者学习参考。
随着计算机科学的发展和应用，应用最优化方法解决问题的领域在不断扩大，最优化的理论和方法也得到普及和发展。线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划和多目标规划以及图与网络技术作为最优化方法的主要内容已经成为工程技术人员和经济管理人员所必备的基础知识，目前，最优化方法课程已经开始作为高等院校的普及课程。
在“高等数学”中学习的极值理论、线性代数、向量、矩阵、泰勒公式等概念为学习“最优化方法”奠定了基础。在“最优化方法”中，这些知识的重要价值将在工程应用中得到充分体现。
在最优化方法的应用过程中，要将所学知识直接应用于解决实际问题，中间往往还有一段距离。有时，面对需要建立的复杂数学模型，尤其是繁复的数学计算问题，往往难以入手，因此，人们总是希望能够找到具有通用性和广泛性的方法，用类似于日常使用计算器的手段，解决较为复杂的计算问题。在本书中，将“最优化方法”与“MATLAB工具箱”连接起来学习，就能够在一定程度上弥补这一缺陷。
MATLAB是一个很不错的计算软件，它给数学计算带来了许多的便利和可能性，它提供了几十个工具箱，利用这些工具箱，可以解决不同领域的许多问题。
本书简明扼要、叙述清楚、文字流畅，既可作为工程学科、管理及经济学科的专、本科学生的“最优化方法”教材，也可作为应用“MATLAB工具箱”入门参考教材使用。
本书是编者根据多年的教学经验，为适应新的教学需要而编写的，所有工程应用实例均经过了MATLAB6

⑺ 数学建模MATLAB工具箱是什么怎么用

Matlab工具箱已经成为一个系列产品，Matlab主工具箱和各种工具箱（toolbox ）。
工具箱简介
1功能型工具箱 —— 通用型
功能型工具箱主要用来扩充Matlab的数值计算、符号运算功能、图形建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能，能够用于多种学科。
2领域型工具箱 —— 专用型
领域型工具箱是学科专用工具箱，其专业性很强，比如控制系统工具箱（ Control System Toolbox）；信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）；财政金融工具箱（ Financial Toolbox）等等。只适用于本专业。

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Matlab常用工具箱
Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱
Control System Toolbox——控制系统工具箱
Communication Toolbox——通讯工具箱
Financial Toolbox——财政金融工具箱
System Identification Toolbox——系统辨识工具箱
Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱
Bioinformatics Toolbox——生物分析工具箱
Image Processing Toolbox——图象处理工具箱
Database Toolbox——数据库工具箱
Model predictive Control Toolbox——模型预测控制工具箱
Neural Network Toolbox——神经网络工具箱
Optimization Toolbox——优化工具箱
Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱
Robust Control Toolbox——鲁棒控制工具箱
Signal Processing Toolbox——信号处理工具箱
Spline Toolbox——样条工具箱
Statistics Toolbox——统计工具箱
Symbolic Math Toolbox——符号数学工具箱
Simulink Toolbox——动态仿真工具箱
Virtual Reality Toolbox——虚拟现实工具箱
Wavelet Toolbox——小波工具箱
等等…….
而且每个新出的版本都在增加、更新完善。

⑻ 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])

⑼ MATLAB里的Toolboxes怎么使用急求高手指点！！！

MATLAB工具箱介绍
有三十多个工具箱大致可分为两类:功能型工具箱和领域型工具箱。
功能型工具箱主要用来扩充MATLAB的符号计算功能、图形建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能，能用于多种学科。
领域型工具箱是专业性很强的。如图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)、控制工具箱(Control Toolbox)、信号处理工具箱(Signal Processing Toolbox)等。下面，将MATLAB工具箱内所包含的主要内容做简要介绍：

1) 图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)。
* 二维滤波器设计和滤波
* 图像恢复增强
* 色彩、集合及形态操作
* 二维变换
* 图像分析和统计
可由结构图直接生成可应用的C语言源代码。
2)控制系统工具箱(Control System Toolbox)。
鲁连续系统设计和离散系统设计
* 状态空间和传递函数
* 模型转换
* 频域响应：Bode图、Nyquist图、Nichols图
* 时域响应：冲击响应、阶跃响应、斜波响应等
* 根轨迹、极点配置、LQG
3)财政金融工具箱(FinancialTooLbox)。
* 成本、利润分析，市场灵敏度分析
* 业务量分析及优化
* 偏差分析
* 资金流量估算
* 财务报表
4)频率域系统辨识工具箱(Frequency Domain System ldentification Toolbox
* 辨识具有未知延迟的连续和离散系统
* 计算幅值／相位、零点／极点的置信区间
* 设计周期激励信号、最小峰值、最优能量诺等
5)模糊逻辑工具箱(Fuzzy Logic Toolbox)。
* 友好的交互设计界面
* 自适应神经—模糊学习、聚类以及Sugeno推理
* 支持SIMULINK动态仿真
* 可生成C语言源代码用于实时应用
(6)高阶谱分析工具箱(Higher—Order SpectralAnalysis Toolbox
* 高阶谱估计
* 信号中非线性特征的检测和刻画
* 延时估计
* 幅值和相位重构
* 阵列信号处理
* 谐波重构
(7) 通讯工具箱(Communication Toolbox)。
令提供100多个函数和150多个SIMULINK模块用于通讯系统的仿真和分析
——信号编码
——调制解调
——滤波器和均衡器设计
——通道模型
——同步
(8)线性矩阵不等式控制工具箱(LMI Control Toolbox)。
* LMI的基本用途
* 基于GUI的LMI编辑器
* LMI问题的有效解法
* LMI问题解决方案
(9)模型预测控制工具箱(ModelPredictive Control Toolbox
* 建模、辨识及验证
* 支持MISO模型和MIMO模型
* 阶跃响应和状态空间模型

(10)u分析与综合工具箱(u-Analysis and Synthesis Toolbox)
* u分析与综合
* H2和H无穷大最优综合
* 模型降阶
* 连续和离散系统
* u分析与综合理论

(11)神经网络工具箱(Neursl Network Toolbox)。
* BP，Hopfield，Kohonen、自组织、径向基函数等网络
* 竞争、线性、Sigmoidal等传递函数
* 前馈、递归等网络结构
* 性能分析及应用
(12)优化工具箱(Optimization Toolbox)。
* 线性规划和二次规划
* 求函数的最大值和最小位
* 多目标优化
* 约束条件下的优化
* 非线性方程求解
(13)偏微分方程工具箱(Partial DifferentialEquation Toolbox)。
* 二维偏微分方程的图形处理
* 几何表示
* 自适应曲面绘制，
* 有限元方法
(14)鲁棒控制工具箱(Robust Control Toolbox)。
* LQG／LTR最优综合
* H2和H无穷大最优综合
* 奇异值模型降阶
* 谱分解和建模
(15)信号处理工具箱(signal Processing Toolbox)
* 数字和模拟滤波器设计、应用及仿真
* 谱分析和估计
* FFT，DCT等变换
* 参数化模型
(16)样条工具箱(SPline Toolbox)。
* 分段多项式和B样条
* 样条的构造
* 曲线拟合及平滑
* 函数微分、积分
(17)统计工具箱(Statistics Toolbox)。
* 概率分布和随机数生成
* 多变量分析
* 回归分析
* 主元分析
* 假设检验
(18)符号数学工具箱(Symbolic Math Toolbox)。
* 符号表达式和符号矩阵的创建
* 符号微积分、线性代数、方程求解
* 因式分解、展开和简化
* 符号函数的二维图形
* 图形化函数计算器
(19)系统辨识工具箱(SystEm Identification Toolbox)
* 状态空间和传递函数模型
* 模型验证
* MA，AR，ARMA等
* 基于模型的信号处理
* 谱分析
(20)小波工具箱(Wavelet Toolbox)。
* 基于小波的分析和综合
* 图形界面和命令行接口
* 连续和离散小波变换及小波包
* 一维、二维小波
* 自适应去噪和压缩