优化工具箱函数处理的问题 - Matlab＆Simulink金宝app - 金宝app,下载188bet金宝搏,金宝搏官方网站

问题处理的问题优化工具箱职能

下表显示了可用于最小化，多目标优化，等式求解和解决最小二乘（模型拟合）问题的功能。

最小化问题

类型	公式	求解器
标量最小化	$\underset{X}{闵} F （ X ）$ 这样磅<X<UB.（X是标量）	`FMINBND.`
无约束最小化	$\underset{X}{闵} F （ X ）$	`Fminunc.`那`fminsearch.`
线性规划	$\underset{X}{闵} F^{T.} X$ 这样斧头≤.B.那AEQ·X.=贝卡那磅≤.X≤.UB.	`linprog.`
混合整数线性规划	$\underset{X}{闵} F^{T.} X$ 这样斧头≤.B.那AEQ·X.=贝卡那磅≤.X≤.UB.那X（INTCON）是整数值的	`intlinprog.`
二次编程	$\underset{X}{闵} \frac{1}{2} X^{T.} H X + C^{T.} X$ 这样斧头≤.B.那AEQ·X.=贝卡那磅≤.X≤.UB.	`Quadprog.`
锥形编程	$\underset{X}{闵} F^{T.} X$ 这样 $‖ 一种 \cdot X - B. ‖ \leq. {D.}^{T.} \cdot X - γ.$ 那斧头≤.B.那AEQ·X.=贝卡那磅≤.X≤.UB.	`Coneprog.`
约束最小化	$\underset{X}{闵} F （ X ）$ 这样C（X）≤0，CEQ.（X）= 0，斧头≤.B.那AEQ·X.=贝卡那磅≤.X≤.UB.	`粉刺`
半无限最小化	$\underset{X}{闵} F （ X ）$ 这样K.（X那W.全部≤0W.那C（X）≤0，CEQ.（X）= 0，斧头≤.B.那AEQ·X.=贝卡那磅≤.X≤.UB.	`fseminf.`

多目标优化问题

类型公式求解器

类型	公式	求解器
目标成就	$\underset{X 那 γ.}{闵} γ.$ 这样F（X） -W.·γ.≤目标，C（X）≤0，CEQ.（X）= 0，斧头≤.B.那AEQ·X.=贝卡那磅≤.X≤.UB.	`Fgoalattain`
最低限度	$\underset{X}{闵} \underset{一世}{最大} F_{一世} （ X ）$ 这样C（X）≤0，CEQ.（X）= 0，斧头≤.B.那AEQ·X.=贝卡那磅≤.X≤.UB.	`Fminimax.`

目标成就

$\underset{X 那 γ.}{闵} γ.$

这样F（X） -W.·γ.≤目标，C（X）≤0，CEQ.（X）= 0，斧头≤.B.那AEQ·X.=贝卡那磅≤.X≤.UB.

最低限度

$\underset{X}{闵} \underset{一世}{最大} F_{一世} （ X ）$

这样C（X）≤0，CEQ.（X）= 0，斧头≤.B.那AEQ·X.=贝卡那磅≤.X≤.UB.

等式解决问题

最小二乘（模型拟合）问题

类型	公式	求解器
线性最小二乘法	$\underset{X}{闵} \frac{1}{2} {‖ C \cdot X - D. ‖}_{2}^{2}$ m方程式，N.变量	`莫德利维`（矩阵左部）
非负线性最小二乘	$\underset{X}{闵} \frac{1}{2} {‖ C \cdot X - D. ‖}_{2}^{2}$ 这样X≥0	`lsqnonneg.`
约束线性最小二乘	$\underset{X}{闵} \frac{1}{2} {‖ C \cdot X - D. ‖}_{2}^{2}$ 这样斧头≤.B.那AEQ·X.=贝卡那lb≤x≤ub	`Lsqlin.`
非线性最小二乘法	$\underset{X}{闵} {‖ F （ X ） ‖}_{2}^{2} = \underset{X}{闵} \underset{一世}{σ.} F_{一世}^{2} （ X ）$ 这样lb≤x≤ub	`lsqnonlin.`
非线性曲线配件	$\underset{X}{闵} {‖ F （ X 那 X D. 一种 T. 一种） - y D. 一种 T. 一种 ‖}_{2}^{2}$ 这样lb≤x≤ub	`lsqcurvefit.`

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