优化工具箱功能处理的问题-MATLAB和SIMULINK -MATHWORKS INDIA金宝app - 金宝app,下载188bet金宝搏,金宝搏官方网站

解决的问题优化工具箱功能

以下表显示了可用于最小化，多目标优化，方程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	$\underset{X}{最小} F （（ X ）$ 这样磅<X<UB（（X是标量）	`fminbnd`
不受约束的最小化	$\underset{X}{最小} F （（ X ）$	`fminunc`，，，， `fminsearch`
线性规划	$\underset{X}{最小} F^{t} X$ 这样斧头≤b，，，，aeq·x=beq，，，，磅≤X≤UB	`linprog`
混合工作者线性编程	$\underset{X}{最小} F^{t} X$ 这样斧头≤b，，，，aeq·x=beq，，，，磅≤X≤UB，，，，X（INTCON）是整数值的	`intlinprog`
二次编程	$\underset{X}{最小} \frac{1}{2} X^{t} H X + C^{t} X$ 这样斧头≤b，，，，aeq·x=beq，，，，磅≤X≤UB	`Quadprog`
锥编程	$\underset{X}{最小} F^{t} X$ 这样 $” 一个 Å X - b ” \leq d^{t} Å X - γ$ ，，，，斧头≤b，，，，aeq·x=beq，，，，磅≤X≤UB	`Coneprog`
约束最小化	$\underset{X}{最小} F （（ X ）$ 这样C（（X）≤0，CEQ（（X）= 0，斧头≤b，，，，aeq·x=beq，，，，磅≤X≤UB	`Fmincon`
半无限最小化	$\underset{X}{最小} F （（ X ）$ 这样k（（X，，，，w）≤0w，，，，C（（X）≤0，CEQ（（X）= 0，斧头≤b，，，，aeq·x=beq，，，，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
目标实现	$\underset{X ，，，， γ}{最小} γ$ 这样F（（X） -w·γ≤目标，C（（X）≤0，CEQ（（X）= 0，斧头≤b，，，，aeq·x=beq，，，，磅≤X≤UB	`Fgoalattain`
minimax	$\underset{X}{最小} \underset{一世}{最大限度} F_{一世} （（ X ）$ 这样C（（X）≤0，CEQ（（X）= 0，斧头≤b，，，，aeq·x=beq，，，，磅≤X≤UB	`fminimax`

目标实现

$\underset{X ，，，， γ}{最小} γ$

这样F（（X） -w·γ≤目标，C（（X）≤0，CEQ（（X）= 0，斧头≤b，，，，aeq·x=beq，，，，磅≤X≤UB

minimax

$\underset{X}{最小} \underset{一世}{最大限度} F_{一世} （（ X ）$

这样C（（X）≤0，CEQ（（X）= 0，斧头≤b，，，，aeq·x=beq，，，，磅≤X≤UB

方程解决问题

最小二乘（型号）问题

类型	公式	求解器
线性最小二乘	$\underset{X}{最小} \frac{1}{2} {” C Å X - d ”}_{2}^{2}$ m等式，n变量	`Mldivide`（矩阵左师）
非负线性最小二乘	$\underset{X}{最小} \frac{1}{2} {” C Å X - d ”}_{2}^{2}$ 这样X≥0	`LSQNONNEG`
限制线性最小二乘	$\underset{X}{最小} \frac{1}{2} {” C Å X - d ”}_{2}^{2}$ 这样斧头≤b，，，，aeq·x=beq，，，，lb≤x≤ub	`LSQLIN`
非线性最小二乘	$\underset{X}{最小} {” F （（ X ） ”}_{2}^{2} = \underset{X}{最小} \sum_{一世} F_{一世}^{2} （（ X ）$ 这样lb≤x≤ub	`LSQNONLIN`
非线性曲线拟合	$\underset{X}{最小} {” F （（ X ，，，， X d 一个 t 一个） - y d 一个 t 一个 ”}_{2}^{2}$ 这样lb≤x≤ub	`lsqcurvefit`