创建问题结构

关于问题结构

用来Globalsearch.要么多层的求解器，您必须首先创建一个问题结构。建议创建问题结构的方法是使用createOptimproblem.功能。您可以手动创建结构，但这样做就会出错。

使用`createOptimproblem.`功能

按照以下步骤使用此步骤创建问题结构createOptimproblem.功能。

将您的目标函数定义为文件或匿名函数。有关详细信息，请参阅计算目标函数。如果你的求解器是lsqcurvefit.要么lsqnonlin.，确保目标函数返回向量，而不是标量。
如果相关，请创建约束，例如界限和非线性约束函数。有关详细信息，请参阅写制约束。
创建一个起点。例如，要创建三维随机起始点XSTART.：
```
xstart = Randn（3,1）;
```

（可选）使用优化选择。例如，

选项= Optimoptions（@ Fmincon，'算法'，'内部点'）;

进入
```
问题= createOptimproblem（求解器那
```
在哪里求解器是您当地的求解器的名称：
- 为了Globalsearch.：'粉丝'
- 为了多层的选择是：
  - '粉丝'
  - 'fminunc'
  - 'lsqcurvefit'
  - 'lsqnonlin'
  有关帮助选择，请参阅优化决策表。
使用初始点使用'x0'范围。如果你的初始点是XSTART.，你的解决者是粉刺，你的条目现在
```
问题= createOptimprobrom（'fmincon'，'x0'，xstart，
```

包括用于您的目标函数的功能手柄客观的：

问题= createOptimprobrom（'fmincon'，'x0'，xstart，...'目标'，@objfun.那

设置界限和其他约束。

约束	名称
下限	`'磅'`
上限	`'UB'`
矩阵`Aineq.`用于线性不平等`Aineq X.`≤.`Bineq.`	`'Aineq'`
向量`Bineq.`用于线性不平等`Aineq X.`≤.`Bineq.`	`'bineq'`
矩阵`AEQ.`用于线性平衡`AEQ X.`=`贝卡`	`'aeq'`
向量`贝卡`用于线性平衡`AEQ X.`=`贝卡`	`'beq'`
非线性约束函数	`'nonlcon'`

如果使用这件lsqcurvefit.本地求解器，包括输入数据的向量和响应数据，命名'xdata'和'ydata'分别。
最佳实践：通过在结构上运行求解器来验证问题结构。例如，如果您的本地求解器是粉刺：
```
[x，fval，eflag，输出] = fmincon（问题）;
```

示例：创建问题结构`createOptimproblem.`

此示例最小化了功能运行求解器，受约束X₁+ 2X₂≥4。目标是

六分钟= 4.X²- 2.1X^4.+X^6./ 3 +XY.- 4.y²+ 4y^4.。

（1）

使用内部点算法的粉刺，并将开始点设置为[2; 3]。

为目标函数写一个函数句柄。

六分= @（x）（4 * x（1）^ 2  -  2.1 * x（1）^ 4 + x（1）^ 6/3 ... + x（1）* x（2） -  4 * x（2）^ 2 + 4 * x（2）^ 4）;

写入线性约束矩阵。将约束更改为“少于”形式：
```
a = [-1，-2];b = -4;
```

创建本地选项以使用内部点算法：

opts = Optimoptions（@ Fmincon，'算法'，'内部点'）;

创建问题结构createOptimproblem.：

问题= createOptimproblus（'fmincon'，...'x0'，[2; 3]，'目标'，sixmin，...'Aineq'，a，'bineq'，b，'选项'，选择）

由此产生的结构：

问题=带字段的结构：目标：@（x）（4 * x（1）^ 2-2.1 * x（1）^ 4 + x（1）^ 6/3 + x（1）* x（2） -4.*x(2)^2+4*x(2)^4) x0: [2x1 double] Aineq: [-1 -2] bineq: -4 Aeq: [] beq: [] lb: [] ub: [] nonlcon: [] solver: 'fmincon' options: [1x1 optim.options.Fmincon]

最佳实践：通过在结构上运行求解器来验证问题结构：
```
[x，fval，eflag，输出] = fmincon（问题）;
```

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