优化工具箱の関数が扱う問題- MATLAB和Simulink MathWorks日金宝app本 - 金宝app,下载188bet金宝搏,金宝搏官方网站

优化工具箱の関数が扱う問題

次の表は,最小化,多目的最適化,方程式解法,および最小二乗(モデルフィッティング)問題の解法に使用可能な関数を示しています。

最小化問題

種類	定式化	ソルバー
スカラー最小化	$\underset{x}{最小值} f （ x ）$ 条件Lb < x < ub(xはスカラー)	`fminbnd`
制約なし最小化	$\underset{x}{最小值} f （ x ）$	`fminunc`， `fminsearch`
線形計画法	$\underset{x}{最小值} f^{T} x$ 条件A·x≤b, Aeq·x = beq, lb≤x≤ub	`linprog`
混合整数線形計画法	$\underset{x}{最小值} f^{T} x$ 条件A·x≤b, Aeq·x = beq, lb≤x≤ubx (intcon)は整数値です。	`intlinprog`
二次計画法	$\underset{x}{最小值} \frac{1}{2} x^{T} H x + c^{T} x$ 条件A·x≤b, Aeq·x = beq, lb≤x≤ub	`quadprog`
錐計画法	$\underset{x}{最小值} f^{T} x$ 条件 $为一个 \cdot x - b 为 \leq d^{T} \cdot x - γ$ ，A·x≤b, Aeq·x = beq, lb≤x≤ub	`coneprog`
制約付き最小化	$\underset{x}{最小值} f （ x ）$ 条件c(x)≤0,ceq(x) = 0, A·x≤b, Aeq·x = beq, lb≤x≤ub	`fmincon`
半無限最小化	$\underset{x}{最小值} f （ x ）$ 条件对于所有w K(x,w)≤0,c(x)≤0,ceq(x) = 0, A·x≤b, Aeq·x = beq, lb≤x≤ub	`fseminf`

多目的最適化問題

種類定式化ソルバー

種類	定式化	ソルバー
ゴール到達	$\underset{x ， γ}{最小值} γ$ 条件F (x)——w·γ≤目标,c (x)≤0,测查(x) = 0, x·≤b, Aeq·x =说真的,磅≤x≤乌兰巴托	`fgoalattain`
ミニマックス	$\underset{x}{最小值} \underset{我}{马克斯} F_{我} （ x ）$ 条件c(x)≤0,ceq(x) = 0, A·x≤b, Aeq·x = beq, lb≤x≤ub	`fminimax`

ゴール到達

$\underset{x ， γ}{最小值} γ$

条件F (x)——w·γ≤目标,c (x)≤0,测查(x) = 0, x·≤b, Aeq·x =说真的,磅≤x≤乌兰巴托

ミニマックス

$\underset{x}{最小值} \underset{我}{马克斯} F_{我} （ x ）$

条件c(x)≤0,ceq(x) = 0, A·x≤b, Aeq·x = beq, lb≤x≤ub

方程式を解く問題

最小二乗(モデル当てはめ)の問題

種類	定式化	ソルバー
線形最小二乗法	$\underset{x}{最小值} \frac{1}{2} {为 C \cdot x - d 为}_{2}^{2}$ m個の方程式n個の変数	`mldivide`(行列の左除算)
非負線形最小二乗法	$\underset{x}{最小值} \frac{1}{2} {为 C \cdot x - d 为}_{2}^{2}$ 条件x≥0	`lsqnonneg`
制約付き線形最小二乗法	$\underset{x}{最小值} \frac{1}{2} {为 C \cdot x - d 为}_{2}^{2}$ 条件A·x≤b, Aeq·x = beq, lb≤x≤ub	`lsqlin`
非線形最小二乗法	$\underset{x}{最小值} {为 F （ x ）为}_{2}^{2} ＝ \underset{x}{最小值} \sum_{我} F_{我}^{2} （ x ）$ 条件Lb≤x≤ub	`lsqnonlin`
非線形曲線近似	$\underset{x}{最小值} {为 F （ x ， x d 一个 t 一个） - y d 一个 t 一个为}_{2}^{2}$ 条件Lb≤x≤ub	`lsqcurvefit`