[分享]無約束非線性規劃函數\fminunc函數使用方法(MATLAB)

無約束非線性規劃函數\fminunc函數使用方法(MATLAB)

%用于求解無約束非線性規劃的函數有：fminsearch和fminunc,用法介紹如下。

%fminsearch函數

%x=fminsearch(fun,x0)

%x=fminsearch(fun,x0,options)

%x=fminsearch(fun,x0,options,p1,p2,...)

%[x,fval]=fminsearch(fun,x0,options,p1,p2,...)

%[x,fval,exitflag]=fminsearch(fun,x0,options,p1,p2,...)

%[x,fval,exitflag,output]=fminsearch(fun,x0,options,p1,p2,...)

%說明：

%fun:使目標函數：

%options:設置優化選項參數：

%fval:返回目標函數在最優解x點的函數值：

%exitflag:返回算法的終止標志：

%output:返回優化算法信息的一個數據結構。

%fminunc函數

%x=fminunc(fun,x0)

%x=fminunc(fun,x0,options)

%x=fminunc(fun,x0,options,p1,p2,...)

%[x,fval]=fminunc(fun,x0,options,p1,p2,...)

%[x,fval,exitflag]=fminunc(fun,x0,options,p1,p2,...)

%[x,fval,exitflag,output]=fminunc(fun,x0,options,p1,p2,...)

%[x,fval,exitflag,output,grad]=fminunc(fun,x0,options,p1,p2,...)

%[x,fval,exitflag,output,grad,hessian]=fminunc(fun,x0,options,p1,p2,...)

%說明：

%fun:使目標函數：

%options:設置優化選項參數：

%fval:返回目標函數在最優解x點的函數值：

%exitflag:返回算法的終止標志：

%output:返回優化算法信息的一個數據結構：

%grad:返回目標函數在最優解x點的梯度：

%hessian:返回目標函數在最優解x點的Hessian矩陣值。

%求函數f(X)=3*x1^2+2*x1*x2+x2^2的最小值。

%首先編寫f(x)的.m文件

%function f=myfun(x)

%f=3*x(1)^2+2*x(1)*x(2)+x(2)^2;

%然后調用函數fminunc

x0=[1,1] %起始點

[x,fval]=fminunc(@myfun,x0)

myfun.m

function f=myfun(x)

f=3*x(1)^2+2*x(1)*x(2)+x(2)^2;

總結

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