如何用matlab求解非线性约束优化问题，对于非线性约束的优化问题，matla有个很好的函数fmico可以很容易解决。之前一个经验已经详细介绍了fmico的用法，下面通过一个例子来。
多元函数的最优化问题 不知道如何求解
二元二次的函数优化能在matlab上实现吗？ 这种形式的目标函数在matlab中做优化当然可以，但是，需要明确一些条件：需要u和v的具体表达式，优化问题可能存在多个局部最优解，算法不是任何情况下都保证有效的，更不可能对于不定的任意函数直接求出最优解；约束条件x，y的关系应该已知，理由同上；k1和k2作为常数应该确定，理由和上面类似。
用matlab求解多元一次方程组 求大神指导 急！！急！！ 急！！ 救命啊！！ 1、配料问题一半应该有目标函数吧？最好把原始问题贴出来。当然，如果没有目标函数，也可以自己随便设定，能够影响到的是，求出的究竟是哪一个解。2、这可以看作一个优化问题来求解，而不是解方程组。要想求出【唯一的一组解】往往是做不到的，因为这取决于你给的限定条件本身是否具有唯一解。具有唯一解的几何意义是N维空间中的一个点，这种可能远远小于有多个解（空间的一个区域）或者无解（约束条件存在冲突）的情况。3、就题主现在的问题而言，就是无解的，这可以用线性规划的方法验证：Ae=[2 3 5 6；1 1 1 1]；be=[89；20]；lb=[5 0 0 0]；ub=[10 5 5 5]；x=linprog([1 0 0 0]，[]，[]，Ae，be，lb，ub)得到结果是无法找到可行解。上述结论也可以通过Lingo进行验证：max=x1；2*x1+3*x2+5*x3+6*x4=89；x1+x2+x3+x4=20；5；x1；0；x2；0；x3；0；x4；用Lingo的好处是，可以通过Debug来判断哪些约束条件造成冲突：Constraints and bounds that cause an infeasibility：Sufficient Rows：(Dropping any sufficient row will make the model feasible.)[_3]X1+X2+X3+X4=20；[_2]2*X1+3*X2+5*X3+6*X4=89；[_9]X3；[_11]X4；Necessary Variable Bounds：(If none of the necessary and 。
最优化问题 matlab代码 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：似水654最优化问题的Matlab求解数636f7079e79fa5e9819331333433623764学规划的一般模型Min(或Max)zf(x)，x(x1，xn)Ts.t.gi(x)0，i1，2，mx~决策变量f(x)~目标函数gi(x)0~约束条件无约束最优化Minzf(x)，x(x1，xn)T1、解析解法和图解法fffxx00，xx00，.，xx00x1x2xn例：用解析法求解以下函数的最小值ze3tsin(4t2)4e0.5tcos2t0.5>；>；symst；y=exp(-3*t)*sin(4*t+2)+4*exp(-0.5*t)*cos(2*t)-0.5；ezplot(y，[04])y1=diff(y)；ezplot(y1，[04])t0=solve(y1)y2=diff(y1)；b=subs(y2，t，t0)2、数值解法命令形式1：x=fminsearch(fun，x0)%简单形式[x，f，flag，out]=fminsearch(fun，x0，opt，p1，p2，…)%一般形式功能：与fsolve()中的参数控制形式类似。注：若函数是多元的，要表达成向量的形式。命令形式2：x=fminunc(fun，x0)%简单形式[x，f，flag，out]=fminunc(fun，x0，opt，p1，p2，…)%一般形式功能：与fsolve()中的参数控制形式类似。例：求二元函数z(x22x)ex2y2xy的最小值。f=inline('(x(1)^2-2*x(1))*exp(-x(1)^2-x(2)^2-(1)*x(2))'，'x')；x0=[0，0]；ff=optimset；ff.Display='iter'；x=fminsearch(f，x0，ff)>；>；x=fminunc(f，x0，ff)fun.m~f(x)的m文件名x0~初始点；x~最。
高数 多元函数微分中约束最优化问题 这里都是必要条件 为什么在题目里可以直接用来推出极值点 明明是 这里面由于最大值和最小值点必然满足这些条件，因而极大值与极小值点必然包含在这些点里面。因而我们只需要代入计算它们的值，值最大的那些点，必定是最大值点；反之，值最小的那些点就是最小值点。
多元函数的最优化问题 不知道如何求解 类似于求条件极值的拉格朗日法。不同的是：先让约束条件用小于等于不等式表示，且右边为0。用与朗格朗日法相同的方式构造出函数F=目标函数+lamda*约束条件左端。然对F的每个变量求偏导。再解方程组：lamda*Fi=0，其中Fi是F的各个一阶偏导。
浅谈非线性无约束最优化问题的几种算法 详细？？
用matlab求解多元一次方程组 求大神指导 急！！急！！ 急！！ 救命啊！！ 1、配料问题一半应该有目标函数吧？最好把原始问题贴出来。当然，如果没有目标函数，也可以自己随便设定，能够影响到的是，求出的究竟是哪一个解。。
matlab求最优解问题 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：似水654最优化问题的Matlab求解数学规划的一般模型Min(或Max)zf(x)，x(x1，xn)Ts.t.gi(x)0，i1，2，mx~决策变量f(x)~目标函数gi(x)0~约束条件无约束最e79fa5e98193e58685e5aeb931333433623764优化Minzf(x)，x(x1，xn)T1、解析解法和图解法fffxx00，xx00，.，xx00x1x2xn例：用解析法求解以下函数的最小值ze3tsin(4t2)4e0.5tcos2t0.5>；>；symst；y=exp(-3*t)*sin(4*t+2)+4*exp(-0.5*t)*cos(2*t)-0.5；ezplot(y，[04])y1=diff(y)；ezplot(y1，[04])t0=solve(y1)y2=diff(y1)；b=subs(y2，t，t0)2、数值解法命令形式1：x=fminsearch(fun，x0)%简单形式[x，f，flag，out]=fminsearch(fun，x0，opt，p1，p2，…)%一般形式功能：与fsolve()中的参数控制形式类似。注：若函数是多元的，要表达成向量的形式。命令形式2：x=fminunc(fun，x0)%简单形式[x，f，flag，out]=fminunc(fun，x0，opt，p1，p2，…)%一般形式功能：与fsolve()中的参数控制形式类似。例：求二元函数z(x22x)ex2y2xy的最小值。f=inline('(x(1)^2-2*x(1))*exp(-x(1)^2-x(2)^2-(1)*x(2))'，'x')；x0=[0，0]；ff=optimset；ff.Display='iter'；x=fminsearch(f，x0，ff)>；>；x=fminunc(f，x0，ff)fun.m~f(x)的m文件名x0~初始点；。
