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一个关于用mAtlAB求函数最优解的问题

用linprog()函数求解,运行结果如下: 问题一 Optimization terminated. x = 1.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 fev...

你写的f(x,y)式子很矛盾,不应该有min。设题目是去除min后,求f(x,y)的最小值。 xi = [0 40 20 0 20 40 0 40];yi = [30 30 0 0 60 0 60 60];li = [16.9 25.4 27.8 31.9 35 36.6 38.3 42];f = @(x,y)sum(abs(sqrt((x-xi).^2+(y-yi).^2)-li));fmin...

这种题一般只要写出它的目标函数,以及约束条件就可以通过MATLAB求解。 设购买甲x(1)Kg, 购买乙x(2)Kg 这里的目标函数很明显是:费用最低 min 5*x(1)+4*x(2) 约束条件: (1)A元素大于等于12: 2*x(1)+4*x(2)>=12 (2)B元素大于等于36: 2*x(1)+x(2...

function f=myfun(x) f=x(1)+x(2)+81; end %%函数,其中x=x(1)y=x(2) function [c,ceq]=mycon(x) c(1)=100000-x(1)*x(2); c(2)=1-x(1); c(3)=1-x(2); ceq=[]; end %%条件 clc,clear all x0=[400 ;400]; [x,fval]=fmincon(@myfun,x0,[],[],[],[...

参考代码(里面有些系数请再仔细检查,我虽已尽量小心,但不敢保证录入无误): z = @(x)(1.8-x(1))/400*x(2)^2 + (-1.8*x(1)^2+146.24*x(1)-1270)/50*x(2) ... +(-3.24*x(1)^3+262.872*x(1)^2-3771*x(1)-82375)/100;x = fmincon(@(x)-z(x),[0 0...

function f=myfun(x) f=x(1)+x(2)+81; end %%函数,其中x=x(1)y=x(2) function [c,ceq]=mycon(x) c(1)=100000-x(1)*x(2); c(2)=1-x(1); c(3)=1-x(2); ceq=[]; end %%条件 clc,clear all x0=[400 ;400]; [x,fval]=fmincon(@myfun,x0,[],[],[],[...

function main() clc; clear all; close all; options = optimset('Algorithm', 'interior-point', 'Display', 'off'); A = []; b = []; Aeq = []; beq = []; lb = [1; -inf]; ub = [inf; inf]; x0 = [1 2]; [x,fval,exitflag] = fmincon(@net_f...

[x,fval,attainfactor] =fgoalattain(fun,x0,goal,weight,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon) x:最优解 fval:每个目标函数最优值 attainfactor:超出或未到 目标 的 量 fun:目标 函数,由于 是多目标函数,所以这是一个 向量 x0,自变量的 初始值 goal...

可以认为得到的局部极小值是最优解。 因为 Local minimum found that satisfies the constraints. 这句提示说明,已得到满足约束条件的局部极小值。 而 Optimization completed because the objective function is non-decreasing in feasible d...

先做个循环,在循环体内分别计算每种情况的值,循环结束后选最大的就行了。 这种方法效率太低了,如果数据量大的话,有可能要算几年。 可以考虑用启发式算法。像遗传算法,蚁群算法,粒子群算法等等。 祝你好运。

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