optimproblemを使用して,最適化問題オブジェクトを作成します。問題オブジェクトは,目的の式と制約を定義するコンテナーです。最適化問題オブジェクトは,問題と,問題変数に存在する範囲を定義します。

たとえば,最大化問題を作成します。

概率= optimproblem (“ObjectiveSense”，“最大化”）;

optimvarを使用して,名前付き変数を作成します。最適化変数は,問題の目的と制約を記述するために使用するシンボリック変数です。変数定義に範囲を含めます。

たとえば,“x”という名前の2値変数の15行3列の配列を作成します。

x = optimvar (“x”15日3“类型”，“整数”，下界的，0,“UpperBound”1);

問題オブジェクトの目的関数を名前付き変数の式として定義します。

必要に応じて,式にワークスペース変数として追加のパラメーターを含めます。問題ベースのアプローチでの追加パラメーターの受け渡しを参照してください。

たとえば,変数xの行列と同じサイズの実数行列fがあり,目的がf内のエントリと対応する変数xの積の合計であるとします。

概率。目标=总和(sum (f。* x));

名前付き変数の比較または式の比較として,最適化問題の制約を定義します。

たとえば,xの各行の変数の合計が1で,各列の変数の合計は1以下でなければならないものとします。

one = sum(x,2) == 1;Vertsum = sum(x,1) <= 1;prob.Constraints.onesum = onesum;prob.Constraints.vertsum = vertsum;

非線形問題の場合,フィールドが最適化変数名となっている構造体として,初期点を設定します。以下に例を示します。

x0。x= randn(size(x)); x0.y = eye(4);%假设y是一个4 × 4的变量

解决を使用して問題を解きます。

索尔=解决(问题);或者，对于非线性问题，索尔=解决(x0概率)