通过额外的参数
额外的参数，固定变量或数据
有时，目标或约束函数除了独立变量之外还具有参数。额外的参数可以是数据，也可以表示在优化期间不会改变的变量。通过这些参数有三种方法：
全局变量很麻烦，因为它们不允许在功能之间重用名称。最好使用其他两种方法之一。
通常，对于基于问题的优化，您可以通过自然方式传递额外的参数。看通过基于问题的方法传递额外参数。
例如，假设您希望最小化函数
| （1） |
对于不同的值一个那B.， 和C。求解器接受仅取决于单个变量的客观函数（X在这种情况下）。以下部分显示如何提供附加参数一个那B.， 和C。解决方案金宝搏官方网站用于参数值一个= 4那B.= 2.1， 和C= 4靠近X0.= [0.5 0.5]使用Fminunc.。
匿名功能
使用匿名功能通过参数：
编写包含以下代码的文件：
函数y = parameterfun（x，a，b，c）y =（a - b * x（1）^ 2 + x（1）^ 4/3）* x（1）^ 2 + x（1）* x（2）+ ...（-C + C * x（2）^ 2）* x（2）^ 2;
将值分配给参数并定义函数句柄
F通过在Matlab中输入以下命令来匿名函数®迅速的：a = 4;b = 2.1;c = 4;％分配参数值x0 = [0.5,0.5];f = @（x）parameterfun（x，a，b，c）;
打电话给求解器
Fminunc.匿名功能：以下输出显示在“命令”窗口中：[x，fval] = fminunc（f，x0）
发现本地最低限度。优化完成，因为梯度的大小小于函数公差的默认值。x = -0.0898 0.7127 fval = -1.0316
笔记
在匿名函数中传递的参数是在创建匿名函数时存在的参数。考虑这个例子
a = 4;b = 2.1;c = 4;f = @（x）parameterfun（x，a，b，c）
假设你随后改变，一个到3并且跑了
[x，fval] = fminunc（f，x0）
你以前得到了同样的答案ParameterFun.用途a = 4.，值F是创造的。
要更改传递给函数的参数，请通过重新输入若要续订匿名功能：
a = 3;f = @（x）parameterfun（x，a，b，c）
您可以创建多个参数的匿名函数。例如，使用lsqcurvefit.，首先创建一个需要两个输入参数的函数，X和xdata.：
fh = @（x，xdata）（sin（x）。* xdata +（x。^ 2）。* cos（xdata））;x = pi;xdata = pi * [4; 2; 3];FH（x，xdata）ans = 9.8696 9.8696 -9.8696
lsqcurvefit.：％假设ydata存在x = lsqcurvefit（fh，x，xdata，ydata）
嵌套功能
通过参数等式1通过嵌套函数，写一个文件
接受
一个那B.那C， 和X0.作为输入包含目标函数作为嵌套功能
呼叫
Fminunc.
以下是此示例的函数文件的代码：
功能[x，fval] = lunnested（a，b，c，x0）[x，fval] = fminunc（@ nestedfun，x0）;％嵌套函数，用于计算目标函数函数y =嵌套函数（x）y =（a - b * x（1）^ 2 + x（1）^ 4/3）* x（1）^ 2 + x（1）* x（2）+ ...（-c + c * x（2）^ 2）* x（2）^ 2;结束
巢德福，它可以访问变量一个那B.， 和C。
要运行优化，请输入：
a = 4;b = 2.1;C = 4;％分配参数值x0 = [0.5,0.5];[x，fval] = lunnested（a，b，c，x0）
全局变量
全局变量可能是麻烦的，因此最好避免使用它们。此外，全局变量在并行计算中失败。看影响结果的因素。
要使用全局变量，请将变量声明为全局在工作区中，并在使用变量的函数中。
写一个函数文件：
Function y = globalfun(x) global a b c y = (a - b*x(1)^2 + x(1)^4/3)*x(1)^2 + x(1)*x(2) + ... (-c + c*x(2)^2)*x(2)^2;
在MATLAB工作区中，定义变量并运行
Fminunc.：全球a b c;a = 4;b = 2.1;c = 4;％分配参数值x0 = [0.5,0.5];[x，fval] = fminunc（@ globalfun，x0）
输出与中的输出相同匿名功能。
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