MATLAB：特定约束条件下的最优化问题 写了一下，是下面的结果，应该是对的，呵呵！f=[25；30]；A=[2 3；3 4]；b=[69；48]；lb=[4；2]；[x，fval，exitflag，output]=linprog(f，[]，[]，A，b)Optimization terminated.x=132.0000111.0000fval=30.0000exitflag=1output=iterations：4algorithm：'large-scale：interior point'cgiterations：0message：'Optimization terminated.'constrviolation：6.7928e-011
高数，带有约束条件的优化问题（6） 用拉格朗日乘数法：作函数F(x，y，z)=xy+yz+λ？(xy-1)+λ？(y2+z2-1)令？F/？x=y+λ？y=y(1+λ？)=0.(1)，？F/？y=x+z+λ？x+2λ？y=0.(2)？F/？z=y+2λ？z=0.(3)xy=1.(4)；y2+z2=1.(5)取λ？=-1；(y≠0，因为若y=0，则x=0，z=0，这与(5)(6)矛盾)代入(2)得z+2λ？y=0.(6)由(3)(6)得λ？=-y/2z=-z/2y，故2y2=2z2，即y2=z2.(7)代入(5)式得2y2=1，y2=1/2；y=±1/√2；z=1/√2；x=1/y=±2；故有两组解：x=√2，y=1/√2，z=1/√2；x=-√2，y=-1/√2，z=1/√2；f(x，y，z)=xy+yz；x=√2，y=1/√2，z=1/√2时f获得最大值；x=-√2，y=-1/√2，z=1/√2时f获得最小值；即maxf(x，y，z)=√2×(1/√2)+(1/√2)(1/√2)=1+1/2=3/2minf(x，y，z)=-√2×(-1/√2)+(-1/√2)(1/√2)=1-1/2=1/2.
求高人用matlab解这道最优化问题。。大括号里的是约束条件。谢谢。 此类问题，可以用[x，fval，exitflag，output]=fmincon('myfun'，x0，A，b，Aeq，beq，lb，ub，'mycon')求解。初值x0=0.1112 0.7803 0.3897x1、x2、x3值x=77.5934 29.4027-105.9961%即x1、x2、x3minf(x)最小值fval=20.6378%即minf(x)验证：x1+x2+x3=1ans=1.0000180*x1+110*x2+150*x3+70*x1*x2-60*x1*x3+210*x2*x3≤0.01ans=0.0100
多目标优化和多约束优化有区别吗 约束多目标优化和区间多目标优化都属于多目标优化，但侧重于研究两个不同的方面。br>；约束多目标优化是指，含约束条件的多目标优化。约束条件是指，该优化问题的解的。
特定约束条件下的最优化问题用matlab如何作图？ 三维图解不会，解析计算是这样的：A=[1 1 1；3 1 1.5；0.8 0.2 0.3]；b=[625；1000；300]；x0=[200 250 250]；lb=[0 0 0]；ub=[]；myfun=(x)-(400*x(1)+200*x(2)+250*x(3))；[x，fval，exitflag，output]=fmincon(myfun，x0，A，b，[]，[]，lb，ub)Smax=-fval结果：Active inequalities(to within options.TolCon=1e-006)：lower upper ineqlin ineqnonlin12x=127.8846 258.6538 238.4615fval=162500exitflag=1output=iterations：2funcCount：12lssteplength：1stepsize：4.9964e-007algorithm：'medium-scale：SQP，Quasi-Newton，line-search'firstorderopt：1.9668e-007message：[1x144 char]Smax=162500答案不唯一，多解，但目标函数唯一。
fmincon函数不同约束条件下不同的优化值问题 un为目标函数，它可用前面的方法定义；x0为初始值；A、b满足线性不等式约束，若没有不等式约束，则取A=[]，b=[]；Aeq、beq满足等式约束，若没有，则取Aeq=[]，beq=[]；lb、ub满足，若没有界，可设lb=[]，ub=[]；nonlcon的作用是通过接受的向量x来计算非线性不等约束 和等式约束 分别在x处的估计C和Ceq，通过指定函数柄来使用，如：>；>；x=fmincon(@myfun，x0，A，b，Aeq，beq，lb，ub，@mycon)，先建立非线性约束函数，并保存为mycon.m：function[C，Ceq]=mycon(x)
采用直接法求解约束优化问题时，新的迭代点需要同时满足什么条件 一、局部最优解与全局最优解 对于具有不等式约束的优化问题，若目标函数是凸集上的.二、起作用约束与不起作用约束 对于一般约束优化问题，其约束分为两类：等式约束和.三、约束优化问题极小点的条件 约束优化问题极小点的条件，是指在满足约束条件下，.四、库恩-塔克条件 在优化实用计算中，为判断可行迭代点是否是约束最优点，或者对输.
带约束多目标优化问题实例及解决方法 可以直接用 360 安全大师来优化啊 约束多目标优化和区间多目标优化都属于多目标优化，但侧重于研究两个不同的方面。约束多目标优化是指，含约束条件的多目标优化。。
