1樓:我行我素
^x,y的上限、下限復是什制麼?最好也有。bai在現有條件
du下,如:
fun=@zhi(x)(66505-65486*x(1))^2+(66505-66847*x(2))^2;
x0=[0.5;0.5];
a=;b=;
aeq=[1 1];beq=[1];
vlb=;vub=;
[x,fval]=fmincon(fun,x0,a,b,aeq,beq,vlb,vub)
結果是dao:
x =0.4999
0.5001
fval =
2.2343e+09
2樓:du知道君
做線性規劃的來老大是源lingo,用起來很方便,比較傻瓜的bai一種。 matlab做矩陣du
非線性規劃的lingo或matlab實現問題
3樓:
非線性規劃的演算法很多的,而且也分區域性最優演算法和全域性最優化演算法。大多數的軟體實現的非線性區域性最優演算法一般是內點法,而非凸的或具有整數變數的最優化問題的全域性最優演算法一般是分支定界法。
matlab怎麼實現整數線性規劃或者非線性規劃?
4樓:匿名使用者
intlinprog 函式,用於進行整數規劃和整數非整數的混合規劃
[x,y,flag]=intlinprog(f,[1,2],a,b,c,d,xm,xm)
5樓:匿名使用者
函式 linprog %用於求解線性規劃問題(即目標函式與約束條件均為線性)
[x,fva] = linprog(f,a,b,aeq,beq,lb,ub,x0,options)
x = linprog(f,a,b) %求min f ' *x sub.to 線性規劃的最優解。
x = linprog(f,a,b,aeq,beq) %等式約束 ,若沒有不等式約束 ,則a=[ ],b=[ ]。
x = linprog(f,a,b,aeq,beq,lb,ub) %指定x的範圍 ,若沒有等式約束 ,則aeq=[ ],beq=[ ]
x = linprog(f,a,b,aeq,beq,lb,ub,x0) %設定初值x0
x = linprog(f,a,b,aeq,beq,lb,ub,x0,options) % options為指定的優化引數
[x,fval,exitflag,output,lambda] = linprog(...)
% fval返回目標函式最優值,即fval= f ' *x。
% exitflag為終止迭代的錯誤條件。
% output為關於優化的一些資訊
% lambda為解x的lagrange乘子。
希望能幫助你!
matlab非線性規劃求解問題,matlab非線性規劃求解問題
怎麼做都行,最後還是要套用matlab提供的函式進行處理。求解各位大神,matlab的一道簡單非線性規劃問題 用matlab求解這類極值bai問題,是無法求du得其結zhi果。必須給出n b的已知值,如 daon 10,b 1050時,可以用fmincon函式專求得屬 實現方法 x0 ones 1,...
matlab怎麼實現整數線性規劃或者非線性規劃
intlinprog 函式,用於進行整數規劃和整數非整數的混合規劃 x,y,flag intlinprog f,1,2 a,b,c,d,xm,xm 函式 linprog 用於求解線性規劃問題 即目標函式與約束條件均為線性 x,fva linprog f,a,b,aeq,beq,lb,ub,x0,op...
線性規劃模型的優點和缺點有哪些,線性規劃的優缺點是什麼《管理學原理與方法》
優點bai 有統一演算法，任何線性規劃du問題都能求解zhi，解決多變數最優決dao策的方法。缺點 專對於資料的屬準確性要求高，只能對線性的問題進行規劃約束，而且計算量大，有由線性規劃演變的非線性規劃法等等後續的方法彌補，但是計算量增加許多。線性規劃是決策系統的靜態最優化數學規劃方法之一.它作為經營...