优化表达式
什么是优化表达式?
优化表达式是优化变量的多项式或Rational组合。
x = Optimvar（“x”3、3);％一个名为'x'的3×3变量expr1 =总和(x, 1)将x的列相加，得到一个行向量expr2 =总和(x, 2)将x的行相加，得到一个列向量expr3 =总和(总和(x。* randn (3)))将x的元素与随机数相乘expr4 = randn (3) * x用随机矩阵乘以xexpr5 =总和(总和(x *诊断接头(1:3)))％乘以x列的列数并总和expr6 = sum（sum（x。* x））所有变量的正方形的百分比
优化表达式也来自于许多MATLAB®优化变量的运算，如变量的转置或连接。有关优化表达式支持的操作列表，请金宝app参见金宝app在优化变量和表达式上支持的操作．
最后，给出了优化表达式fcn2optimexpr对于作用于优化变量的Matlab功能。有关详细信息，请参阅将非线性函数转换为优化表达式．
优化建模函数不允许您指定复杂的，正， 或者南值。如果通过操作获取，则无法显示该表达式。看到表达包含inf或nan．
目标函数表达式
目标函数是大小为1 × 1的表达式。
y = optimvar (“y”、5、3);expr = (y, 2)之和;一个5乘1的向量expr2 = [1:5] * expr;
表达式expr不适合目标函数，因为它是一个向量。表达式expr2适用于目标函数。
笔记
如果你有一个非线性函数，它不是由多项式、有理表达式和初等函数组成的exp.，然后使用以下命令将函数转换为优化表达式fcn2optimexpr．看到将非线性函数转换为优化表达式和金宝app在优化变量和表达式上支持的操作．
要在问题中包含表达式作为目标函数，请使用点表示法，或者在创建问题时包含目标。
概率= optimproblem;概率。目标= expr2;％或同等prob = OptimProblem（'客观的', expr2);
要在循环中创建表达式，请以返回的空表达式开始Optimexpr.．
x = Optimvar（'x'，3,3，'类型'，'整数'，'demeldbound'，0，'上行'，1）;Y = Optimvar（'Y'，3,3）;expr = Optimexpr;对于i = 1：3 for j = 1：3 expr = expr + y（j，i） - x（i，j）;结束表演（EXPR）
y (1) + (2, 1) + y(3,1) +(1、2)+ y (2, 2) + (2) + y(1、3)+ y(2、3)+ y (3,3) - x (1,1) - (2, 1) - x (3,1) - x(1、2)- (2,2)- x (2) - (1,3) - x (2,3) - x(3、3)
您可以创建expr没有任何循环：
x = Optimvar（'x'，3,3，'类型'，'整数'，'demeldbound'，0，'上行'，1）;Y = Optimvar（'Y'，3,3）;expr = sum（sum（y' - x））;展示（expr）
y (1) + (2, 1) + y(3,1) +(1、2)+ y (2, 2) + (2) + y(1、3)+ y(2、3)+ y (3,3) - x (1,1) - (2, 1) - x (3,1) - x(1、2)- (2,2)- x (2) - (1,3) - x (2,3) - x(3、3)
笔记
如果你的目标函数是平方和，你想解决要认识到这一点，就把它写成总和(expr。^ 2)，而不是expr'* expr．内部解析器仅识别仅明确的正方形。例如，看到基于问题的非负线性最小二乘．
约束和方程的表达式
约束是任何两个类似的表达式包含以下比较操作符之一:＝＝那＜=， 或者＞＝．方程是两个使用比较运算符的可比表达式＝＝．可比较的表达式具有相同的大小，或者其中一个表达式必须是标量，含义1-by-1。
x = Optimvar（“x”3 2“类型”那“整数”那'indowbound'0,'上行'1);y = optimvar (“y”、2、4);z = optimvar (“z”）;CONSTR1 = SUM（x，2）> = z;
X尺寸为3-by-2，所以总和(x, 2)尺寸为3比1。此表达式可与Z.因为Z.为标量变量。
Constr2 = y <= z;
y尺寸为2-4。再次，y与之相当Z.因为Z.为标量变量。
Constr3 = (sum(x,1))' <= sum(y,2);
总和(x, 1)尺寸为1-by-2，所以(sum (x, 1))大小是2乘1。总和（y，2）尺寸为2×1，因此两个表达式是可比的。
笔记
如果你有一个非线性函数，它不是由多项式、有理表达式和初等函数组成的exp.，然后使用以下命令将函数转换为优化表达式fcn2optimexpr．看到将非线性函数转换为优化表达式和金宝app在优化变量和表达式上支持的操作．
要在问题中包含约束，请使用点表示法，并为每个约束提供不同的名称。
概率= optimproblem;prob.constraints.constr1 = contract1;prob.constraints.constr2 = contract2;prob.constraints.constr3 = contract3;
类似地，要在问题中包含方程，请使用点表示法并为每个等式提供不同的名称。
概率= eqnproblem;prob.Equations。eq1 = eq1;prob.Equations。eq2 = eq12
您还可以在创建问题时包含约束或方程式。例如，假设您有10对正变量，其总和不超过一个。
x = Optimvar（“x”10 2'indowbound'，0）;prob = OptimProblem（'限制'总和(x, 2) < = 1);
要在循环中创建约束或方程表达式，请从返回的空约束表达式开始optimconstr那optimeq， 或者optimineq．
x = Optimvar（'x'，3,2，'类型'，'整数'，'demeldbound'，0，'上行'，1）;Y = Optimvar（'Y'，2,4）;z = Optimvar（'Z'）;const1 = OptimConstr（2）;对于i = 1：2 const1（i）= x（1，i） - x（3，i）+ 2 * z> = 4 *（y（i，2）+ y（i，3）+ 2 * y（i，4））;末表（COND1）
（1,1）X（1,1） - X（3,1）+ 2 * Z - 4 * Y（1,2） - 4 * Y（1,3） - 8 * Y（1,4）>>= 0（2,1）x（1,2） - x（3,2）+ 2 * z - 4 * y（2,2） - 4 * y（2,3） - 8 * y（2,4）> = 0
您可以创建Const1.没有任何循环。
x = Optimvar（'x'，3,2，'类型'，'整数'，'demeldbound'，0，'上行'，1）;Y = Optimvar（'Y'，2,4）;z = Optimvar（'Z'）;const1 = x（1，:) - x（3，:) + 2 * z> = 4 *（y（：，1）+ y（:,3）+ 2 * y（:,4））';展示（COND1）
（1,1）X（1,1） - X（3,1）+ 2 * Z - 4 * Y（1,1） - 4 * Y（1,3） - 8 * Y（1,4）>>= 0（1,2）x（1,2） - x（3,2）+ 2 * z - 4 * y（2,1） - 4 * y（2,3） - 8 * y（2,4）> = 0
提示
为了获得最佳性能，在变量定义中包括变量边界，而不是在约束表达式中。此外，在不使用循环的情况下创建约束通常会提高性能。看到创建有效的优化问题．
谨慎
问题中的每个约束表达式必须使用相同的比较。例如，以下代码会导致错误，因为cons1.用来＜=相比之下,cons2.用来＞＝的比较,cons1.和cons2.都在同一个表达式中。
概率= optimproblem;x = Optimvar（“x”2,'indowbound'，0）;cons1 = x（1）+ x（2）<= 10;CONS2 = 3 * x（1）+ 4 * x（2）> = 2;prob.constraints = [cons1; cons2];％此行抛出错误
您可以通过为约束使用单独的表达式来避免这个错误。
prob.constraints.cons1 = cons1;prob.constraints.cons2 = cons2;
优化变量有处理行为
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