主要内容

OptimizationExpression

算术表达式或功能的优化变量

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描述

一个OptimizationExpression是一个算术表达式或功能的优化变量。使用一个OptimizationExpression作为一个目标函数,或作为一个不平等或平等的约束方程。

提示

完整的工作流程,请参阅具体问题具体分析优化工作流程或具体问题具体分析工作流求解方程。

创建

创建一个优化表达式通过执行操作OptimizationVariable对象。使用标准的MATLAB®算法包括权力、索引和连接的优化变量创建表达式。看到金宝app支持操作优化变量和表达式和例子。

您还可以创建一个优化表达式从MATLAB函数应用到优化变量使用fcn2optimexpr。有关示例,请参见从非线性函数创建表达式和具体问题具体分析非线性优化。

创建一个空的优化使用表达式optimexpr。通常,然后填补这一表达在一个循环中。有关示例,请参见通过循环创建优化表达式和optimexpr函数引用页面。

在您创建一个表达式,用它作为一个目标函数,或者作为一个约束方程。有关示例,请参见解决函数引用页面。

属性

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索引名称,指定字符串或字符单元阵列的向量。使用索引名称的信息,请参阅为优化变量命名索引。

数据类型:细胞

这个属性是只读的。

优化变量的对象,指定为一个结构OptimizationVariable对象。

数据类型:结构体

对象的功能

评估 评估优化表达式
显示 显示信息优化对象
写 保存优化对象描述

例子

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创建优化算术运算表达式的优化变量。

x = optimvar (“x”3 2);expr =总和(sum (x))
线性OptimizationExpression expr = x (1) + (2, 1) + x (3,1) + (1、2) + x (2, 2) + (3 2)
f = (2 10 4);w = f * x;显示(w)
(1,1)2 * x (1,1) + 10 * x (2, 1) + 4 * (3,1) (1、2) 2 * x (1、2) + 10 * x (2, 2) + 4 * (3 2)
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创建一个优化表达式通过更换一个优化变量。

x = optimvar (“x”3 2);y = x '
y = 2 x3线性OptimizationExpression数组属性:IndexNames:{{}{}}变量:[1 x1 struct]包含1 OptimizationVariable看到显示的表达公式。

简单的索引优化阵列不会创建一个表达式,而是创建一个优化变量引用原来的变量。看到这,创建一个变量w这是第一和第三排x。请注意,w是一个优化变量,而不是一个优化表达式。

w = x ([1,3],:)
w = 2 x2 OptimizationVariable数组属性:只读array-wide属性:名称:“x”型:“连续”IndexNames: {{} {}} Elementwise属性:下界:[2 x2双]UpperBound: [2 x2双]引用的一个子集OptimizationVariable名称“x”。看到显示的变量。看到与showbounds界限。

创建一个优化表达式通过连接优化变量。

y = optimvar (“y”4、3);z = optimvar (“z”4、7);f = [y, z]
f = 4 x10线性OptimizationExpression数组属性:IndexNames:{{}{}}变量:[1 x1 struct]包含2 OptimizationVariables看到显示的表达公式。
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使用optimexpr创建一个空的表情,然后填补这一表达在一个循环中。

y = optimvar (“y”、6、4);expr = optimexpr (3,2);为i = 1:3为j = 1:2 expr (i, j) = (2 * i, j) - y (i, j 2 *);结束结束显示(expr)
(1,1)(2,1)- y (1、2) (2, 1) y (4,1) - y (2, 2) (1) (6,1) - y (3 2) (1、2) (2, 2), y (1、4) (2, 2) y (4,2) - y (2、4) (2) (6 2) - y (3、4)
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创建一个优化目标函数对应的表达式

f ( x ) = x 2 / 1 0 + 经验值 ( - - - - - - 经验值 ( - - - - - - x ) ) 。 

x = optimvar (“x”);f = x ^ 2/10 + exp (exp (- x))
非线性OptimizationExpression f = ((x。^ 2。/ 10)+ exp (exp ((- x)))))

找到最小的点有趣的从一点开始x0 = 0。

x0 =结构(“x”,0);概率= optimproblem (“目标”f);[溶胶,fval] =解决(x0概率)
使用fminunc解决问题。局部最小值。优化完成因为梯度的大小小于最优值的宽容。
索尔=结构体字段:x: -0.9595
fval = 0.1656

如果f不支持的功能,你会把它金宝app使用fcn2optimexpr。看到金宝app支持操作优化变量和表达式和将非线性函数优化表达式。

f = @ (x) x ^ 2/10 + exp (exp (- x));有趣= fcn2optimexpr (f, x)
非线性OptimizationExpression有趣= ((x。^ 2。/ 10)+ exp (exp ((- x)))))
概率= optimproblem (“目标”、有趣的);[溶胶,fval] =解决(x0概率)
使用fminunc解决问题。局部最小值。优化完成因为梯度的大小小于最优值的宽容。
索尔=结构体字段:x: -0.9595
fval = 0.1656

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在两个变量创建一个优化表达式。

x = optimvar (“x”3 2);y = optimvar (“y”、1、2);expr =总和(x, 1) - 2 * y;

计算表达式在一个点。

xmat = [3, 1;0,1;2,6];sol.x = xmat;sol.y = [4 3];索尔val =评估(expr)
val =1×23 12

更多关于

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介绍了R2017b

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