优化问题

所以我们可以通过cómo来解决optimización的问题，在解决问题的过程中没有线性的限制。因此，我们可以在考试中找到答案típico:我们可以通过función客观地看待这个问题。

注:

我们可以用polinómicas表示我们的民族，我们可以用última表示我们的民族，我们可以用formulación表示我们的民族。FCN2Optimexpr.．FCN2Optimexpr.ConvertirFunción没有Lineal AExpresióndeMointización

Para Conocer El Enfoque Basado EN El Solucionador de Este问题，咨询。结果是一个没有线性限制的问题，基本上解决了

问题公式：罗森布罗克函数

考虑罗森布罗克函数最小化问题

清醒，清醒，清醒，清醒，清醒，清醒，清醒，清醒，清醒。在其他地方，请继续单位盘

罗森布罗克的职能是在优化过程中实现普鲁士的职能。这是一个伟大的故事。[1,1]在mínimo es un desafío para algunos algoritmos porque la función tiene un mínimo表浅的dentro de valle profundamenta curvado。solución是有问题的地方está是不能让人满意的地方restricción。[1,1]

这是罗森布罗克大学迪斯科舞厅功能前景图。El eje vertical se escala logaritmo；恩奥特拉斯帕拉布拉斯，拉特拉马穆埃斯特拉

rosenbrock = @（x）100 *（x（:,2） -  x（：，1）。^ 2）。^ 2 +（1  -  x（：，1））。^ 2;% Vectorized function figure1 = figure('Position'，[1 200 600 300]);colormap(灰色);轴广场;R = 0: .002:1;TH = 2 *π* (0:.002:1);X = R ' * cos (TH);Y = R ' * sin (TH);Z = log(1 + rosenbrock([X(:)，Y(:)])));Z =重塑(Z,大小(X));% Create subplot subplot1 = subplot(1,2,1，'Parent'，figure1); / /创建子plot view([124 34]); grid('on'); hold on; % Create surface surf(X,Y,Z,'Parent',subplot1,'LineStyle','none'); % Create contour contour(X,Y,Z,'Parent',subplot1); % Create subplot subplot2 = subplot(1,2,2,'Parent',figure1); view([234 34]); grid('on'); hold on % Create surface surf(X,Y,Z,'Parent',subplot2,'LineStyle','none'); % Create contour contour(X,Y,Z,'Parent',subplot2); % Create textarrow annotation(figure1,'textarrow',[0.4 0.31],... [0.055 0.16],... 'String',{'Minimum at (0.7864,0.6177)'}); % Create arrow annotation(figure1,'arrow',[0.59 0.62],... [0.065 0.34]); title("Rosenbrock's Function: Two Views") hold off

el Manejador de laFunciónChirlafunciónderosenbrocken CualquierNúmerodePuntos2-D A La Vez。。为了实现这个目标，我们可以在función y puede ser útil在其他方面对速度进行评估，我们可以在función的各个方面进行评估。Vectorización.

拉芬西翁

定义优化变量的中间变量问题

关于目标和约束的优化变量的优化问题。Existen dos Enforques para crear expresiones utilizando estas变量：

这是一个问题，我们可以在función客观地说restricción没有直系儿子，我们可以在términos变量optimización中直接表述。Cree是optimización二维变量。“x”

x=optimvar(“x”，1,2）;

Cree laFunciónbojetivacomo联合国哥伦比奥en la变量deOptimización。

obj=100*（x（2）-x（1）^2）+（1-x（1））^2；

Cree联合国目标功能优化问题。概率obj

prob = OptimProblem（“目标”，obj）；

Cree LaRestricción没有Lineal Como联合国乒乓球，en La变量DeOptimización。

Nlcons = x(1)^2 + x(2)^2 <= 1;

Chantuya laRestricción没有Lineal en El问题。

prob.Constraints.circlecons = nlcons;

修正问题。

showproblem(概率)

优化问题：最小化：（（100.*（x（2）-x（1）。^2）。^2）+（1-x（1））。^2）受下列条件约束：（x（1）。^2+x（2）。^2）<=1

Resuelve el问题

这个问题可以通过optimización来解决。解决EL问题Necesita联合国Punto无数，Que Es Una Estructura Que de La变量DeOptimización。Cree la Estructura de Puntos独一无二的骗局x0

x0。x=[0 0]; [sol,fval,exitflag,output] = solve(prob,x0)

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减小到最优性公差的值内，约束条件满足到约束公差的值内。

索尔=结构体字段:x:[0.7864 0.6177]

fval = 0.0457

exitflag=最优解

输出=结构体字段:迭代次数：24次funcCount:84次：0步长：6.9162e-06算法：“内部点”firstorderopt:2.4373e-08 cgiterations:4消息：“…”解算器：“fmincon”

检查LaSolución.

拉索卢西翁·穆埃斯特拉。exitflag=最优解在salida的marca餐厅可以找到solución是óptimo本地的。Para obtener información sobre cómo tratar de encontrar una solución major, consult。卡多·埃尔·索夫（Cuando el Solver）在埃吉库塔修正案

他们的目标是满足这些限制。我们可以比较一下这些是可以在不同的日子里实现的。

infeas=output.construction

infeas=0

UNA INVIBILIDAD DE 0 INDIPA QUE LA SOLUCIONONEA。

Infeas =不可行（Nlcons，Sol）

infeas=0

如果你是一个不可侵犯的人，那么你的解决方案是可行的。

nx =规范(sol.x)

nx=1.0000

La estructura proporciona más información sobre el proceso de solución, como el número de iteraciones (24)， el solucionador () y el número de evaluaciones de función(84)。输出铁铬镍铁合金领事馆馆长助理más información sobre estas estadísticas。公差和判定标准

中间配方FCN2Optimexpr.

ParaExpresionesMásComplejas，埃斯克里巴Archivos deFunciónAlaLasFionionesde Objetivo oRestricciónyConciértelosen Expresiones deOptimizaciónMediante。FCN2Optimexpr.在这方面，我们的职能基础不是一条直线：disk.m

类型磁盘

函数radsqr=disk（x）radsqr=x（1）^2+x（2）^2；

Convierta Este Archivo deFunciónNenUnaExpresióndemointización。

radsqexpr=fcn2optimexpr（@disk，x）；

Además，también puede convertir el Identificator de función，定义了trazado的rutina de trazado原则，并对其进行了优化。。

rosenexpr=fcn2optimexpr（rosenbrock，x）；

Cree-un-problema de optimización mediante是一个最佳转化的表达。

convprob = optimproblem (“目标”，rosenexpr，“限制”radsqexpr < = 1);

新牛肉问题。

显示问题（convprob）

优化问题：最小化：匿名函数2（x），其中：匿名函数2=@（x）100*（x（：，2）-x（：，1）。^2.^2+（1-x（：，1））。^2；受制于：磁盘（x）<=1

这是一个新的问题。解决问题的方法是错误的。

[sol，fval，exitflag，output]=solve（convprob，x0）

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减小到最优性公差的值内，约束条件满足到约束公差的值内。

索尔=结构体字段:x:[0.7864 0.6177]

fval = 0.0457

exitflag=最优解

输出=结构体字段:迭代次数：24次funcCount:84次：0步长：6.9162e-06算法：“内部点”firstorderopt:2.4373e-08 cgiterations:4消息：“…”解算器：“fmincon”