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优化问题与错误使用optim.problemdef.OptimizationProblem/solve

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杰森钱 2021年2月1日

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评论道: 马特·J 2021年2月1日

答:接受马特·J

你好，我目前正在创建一个优化问题，它能找到一个有3个约束条件的方程的最大值。我的代码是:

                    
                    概率= optimproblem (“ObjectiveSense”，“马克斯”）;
                   
                    x = optimvar (“x”2 1);
                   
                    概率。目标= 1 + (x (1)) ^ 2 * ((x (2) 1) ^ 3) * (exp (- x (1) - x (2)));
                   
                    con1 = x(2) >= log(1);
                   
                    Cons2 = x(1) + x(2) <= 6;
                   
                    prob.Constraints。cons1 = cons1;
                   
                    prob.Constraints。cons2 = cons2;
                   
                    显示(概率);
                   
                    索尔=解决(问题);
                   
                    sol.x;

我总是得到同样的错误:

错误使用optim.problemdef.OptimizationProblem /解决

SOLVE需要一个非空的初始点结构来解决非线性问题。

如果你有什么建议，请告诉我。谢谢!

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马特·J 2021年2月1日

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//www.tatmou.com/matlabcentral/answers/732708-optimization-problem-with-error-using-optim-problemdef-optimizationproblem-solve#answer_611593

因为你的问题只有两个未知数，你可以做一个目标的表面图来找到一个像样的初步猜测。

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马特·J 2021年2月1日

(X, Y) = meshgrid (0:0.005:6 0:0.005:6);

Z = 1 + (X)。^2 .* ((Y-1).^3) .* (exp(-X-Y));

Z (Y <日志(X)) =南;

Z (X + Y > 6) =南;

[zmax,我]= max (Z (:));

sol0.x = [X(我),(我)],zmax%初始猜测

sol0 =结构体字段:

x: [2 - 4]

zmax = 1.2677

h =冲浪(X, Y, Z,“EdgeColor”，“没有”，“FaceAlpha”, 0.5);

包含“X”；ylabel“Y”；

概率= optimproblem (“ObjectiveSense”，“马克斯”）;

x = optimvar (“x”、2、1,下界的0,“UpperBound”6);

概率。目标= 1 + (x (1)) ^ 2 * ((x (2) 1) ^ 3) * (exp (- x (1) - x (2)));

con1 = x(2) >= log(1);

Cons2 = x(1) + x(2) <= 6;

prob.Constraints。cons1 = cons1;

prob.Constraints。cons2 = cons2;

[溶胶,zopt] =解决(概率,sol0);

使用fmincon解决问题。初始点是满足约束条件的局部最小值。优化完成是因为在初始点，目标函数在可行方向上不减小到最优性公差的值，约束条件满足到约束公差的值。

sol.x, zopt

ans = 2×1

2 4

zopt = 1.2677

马特·J 2021年2月1日

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