matlab约束优化问题 >；=本身就包含了>；<；（可以说后者是前者的子集），是大于或等于 小于或等于的意思，不要求全满足所以那样写没问题
求解matlab约束优化问题 该极小值约束优化问题可以用fmincon（）优化函数来解决。该极小值约束优化问题可以用fmincon（）优化函数来解决。解决方法：1、自定义目标函数 myfun(x)2、自定义约束函数 。
有约束最优化问题，用matlab求解 假设最优时候的a1不等于a2，那么取a1'=a2'=max{a1，a2}将是更优的解。因此，最优时候的a1与a2必定相等。给定角加速度a时，加速时间越长那么转过的角度越多。在加速度不大于0.5g的约束下，加速时间最多可以是：加速与减速过程所转过的角度是a*t(a)^2，是个随a递减的函数。假设最优时候的角加速度为a，加速时间t(a)，那么可以增大a到某个值a'，加速时间为t(a')，使得a'*t(a')^2=at^2。因此，最优时候的加速时间必取到最大值。综上，可得最终优化式子：代码如下：g=9.8；r=.056；t=(a)(g^2/(4*r^2*a^4)-1/a^2)^(1/4)；f=(a)t(a)+22.2/a/t(a)；a=fminsearch(f，1e-6)；fprintf('a1=a2=f\\nt1=t3=f\\nt2=f\\n'，a，t(a)，22.2/a/t(a)-t(a))
如何用matlab求解线性约束优化问题 方法/步骤此题的问题描如下图。由于本经验主要是谈非线性约束下的最优化问题，对于其他线性约束就不再考虑。然后启动matlab。新建一个函数文件，用来写目标函数。在编辑器。
用Matlab求解非线性约束优化问题 本文将介绍如何在Matlab中用序列二次规划法求解非线性约束优化问题。Matlab 方法/步骤 1 求解题目如下： 2 根据题目建立目标函数文件： 3 建立非线性约束函数文件： 。
想用matlab约束优化，遇到些麻烦：
