代表una optimización杜兰特拉ejecución

Puede，代表，变化，中，进步，和，逐出，和，求解。以勇者为先PlotFcn在optimoptionsY特别的变化的功能representación para que el解算者在cadame iteración。我们的身份证明función我们的身份证明función。

Hay disponible una variedad de funciones de gráfica predefinidas。领事la descripción de la opciónPlotFcnEn la página de referencia de la función del求解。

También puede utizar una función de gráfica escrita de forma personalizada。我们的档案función我们的重建之道función我们的薪俸。Para obtener más información清醒的重建，咨询输出函数和图函数语法．

实用的una función de gráfica

Este ejemplo muestra cómo实用功能de gráfica para visualizar el progreso del algorithmfmincon“内点”．我的问题是Resolver unproblem没有线性的resingido basado en solvers．

Escriba la función objective - tivo no linear y la función de restricción, incluendo sus gradients。La función objetivo es La función de Rosenbrock。

类型rosenbrockwithgrad

函数[f,g] = rosenbrockwithgrad(x) %计算目标f f = 100*(x(2) -x(1)²)²+ (1-x(1))²;如果nargout > 1%梯度需要g = (-400 * (x (2) - x (1) ^ 2) * x (1) 2 * (1 - x (1));200 * (x (2) - x (1) ^ 2)];结束

como档案馆警卫rosenbrockwithgrad.m．

La función de restricción es que La solución cumplaNorm (x)^2 <= 1．

类型unitdisk2

函数[c,ceq,gc,gceq] = unitdisk2(x) c = x(1)^2 + x(2)^2 - 1;Ceq = [];If nargout > 2 gc = [2*x(1);2*x(2)];Gceq = [];结束

como档案馆警卫unitdisk2.m．

关于解决方法的Cree opciones para solve que incluyan llamar a treciones de gráfica。

选项= optimoptions(@fmincon，“算法”，“内点”，.．.“SpecifyObjectiveGradient”,真的,“SpecifyConstraintGradient”,真的,.．.“PlotFcn”, {@optimplotx、@optimplotfval @optimplotfirstorderopt});

Cree el punto inicialX0 = [0,0]Y establlezca las entradas restantes en vacías (［］）.

X0 = [0,0];A = [];B = [];Aeq = [];Beq = [];Lb = [];Ub = [];

Llame一fmincon， incluyendo las opciones。

乐趣= @rosenbrockwithgrad;Nonlcon = @unitdisk2;x = fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon,options)

找到满足约束条件的局部最小值。优化完成是因为目标函数在可行方向上不递减，在最优性容差值范围内，约束条件满足在约束容差值范围内。

x =1×20.7864 - 0.6177