主要内容
优化工具箱解决者
最优化工具箱™求解器被分为四类:
这组求解器试图在起点附近找到目标函数的局部最小值
x0．他们解决无约束优化问题，线性规划，二次规划，锥规划，和一般非线性规划。这组解算者试图最小化一组函数的最大值(
fminimax)，或者查找函数集合低于某些指定值的位置(fgoalattain)．这组求解者试图找到标量或向量值非线性方程的解f（x) = 0在起点附近
x0．方程求解可以被认为是一种优化形式，因为它等价于求最小范数f（x）附近x0．这组求解者试图最小化平方和。这类问题在将模型与数据拟合时经常出现。求解器解决了寻找非负解、有界或线性约束解以及将参数化非线性模型拟合到数据中的问题。金宝搏官方网站
有关更多信息，请参见优化工具箱函数处理的问题．看到优化决策表为帮助选择求解器的最小化。
最小化者用这种形式来表述优化问题
可能受到约束。f（x）被称为一个目标函数．一般来说,f（x）是标量型函数吗双,x类型是向量还是标量双．然而，多目标优化、方程求解和一些平方和最小化器可以有向量或矩阵目标函数F（x）类型的双．若要使用最优化工具箱求解器实现最大化而不是最小化，请参阅最大化客观．
以函数文件或匿名函数句柄的形式编写求解器的目标函数。你可以提供一个渐变∇f（x）对于许多求解器，你可以提供一个Hessian为几个求解器。看到写目标函数．约束有一种特殊的形式，如写约束．
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