一些数学理论在实际的金融工程的工作中是如何运用的？需要掌握的多深呢？ 本人现在正在学这方面知识，但是不太清楚这些理论是怎么与实际结合的，求指点啊！比如说随机过程（鞅，马…
matlab 处理多维的非线性无约束优化问题 用什么优化算法比较好？我的函数有7个未知数待定，类似使用最小二乘法使得平方和最小来确定待定参数。之前查找的是说POWELL算法很。
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。
请教matlab运行后 Error using ==> disp，Too many output arguments.错误 你把所有的 连杆机构实现函数的优化设计 （调用目标函数jfg_f和非线性约束函数cdj_g） 1-优化设计主程序 设计变量的初始值和已知杆件长度（曲柄和基架） 。
急求：MATLAB程序调试（答案有，只求最后运行图） 完全按你的程序拷的，改了一下语法错误，不过运行结果出现了一个Warning.
请教高手MATLAB约束非线性规划/一M文件的调试 改了几处，通了。function hahah两级斜齿轮传动中心距优化设计1-减速器中心距优化设计主程序设计变量的初始值x0=[2；4；18；20；6.4；10]；设计变量的下界与上界lb=[2；3.5；14；16；5.8；8]；ub=[5；6；22；22；7；15]；使用多维约束优化命令fmincon(调用目标函数jsqyh_g和非线性约束函数jsqyh_g)不定义线性不等式约束中设计变量的系数矩阵a=[]和常数项向量b=[]没有等式约束，侧参数：系数矩阵Aeq=[]和常数项向量beq=[][x，fn，exitflag]=fmincon(@jsqyh_f，x0，[]，[]，[]，[]，lb，ub，@jsqyh_g)disp '*两级斜齿轮传动中心距优化设计最优解*'fprintf(1，' 高速级齿轮副模数 Mn1=3.4f mm\\n'，x(1))fprintf(1，' 低速级齿轮副模数 Mn2=3.4f mm\\n'，x(2))fprintf(1，' 高速级小齿轮齿数 z1=3.4f \\n'，x(3))fprintf(1，' 低速级小齿轮齿数 z3=3.4f \\n'，x(4))fprintf(1，' 高速级齿轮副传动比 i1=3.4f \\n'，x(5))fprintf(1，' 齿轮副螺旋角 beta=3.4f 度\\n'，x(6))fprintf(1，' 减速器中心距 a12=3.4f mm\\n'，fn)调用多维约束优化非线性约束函数(jsqyh_g)计算最优点x*的性能约束函数值g=jsqyh_g(x)；g=jsqyh_g(x)disp '=最优点的性能约束函数值='fprintf(1，' 高速级齿轮副解除疲劳强度约束函数值。
请教MATLAB高手！ 你好，这个程序要能够运行，首先要解决以下几个问题：第一，你的第二个程序，定义目标函数中有一个错误：function f=jsqyh_f(x)；应改为：function f=rzjyh_f(x)；第二，以上一大段，应该分别保存为3个m文件一个是主程序：（随意命名）人字架体积优化设计1-主程序人字架优化调用目标函数文件与非线性约束文件设计变量的初始值x0=[100；800]；设计变量的下界与上界lb=[20；200]；ub=[140；1200]；线性不等式约束（g3、g4、g5、g6）中设计变量的系数矩阵a=zeros(4，2)；a(1，1)=-1；a(2，1)=1；a(3，2)=-1；a(4，2)=1；线性不等式约束中常数项列阵b=[-20；140；200；1200]；调用多维约束优化函数等式约束参数Aeq，beq定义为空矩阵符号“[]”[x，fn]=fmincon(@jsqyh_f，x0，a，b，[]，[]，lb，ub，@rzjyh_g)；disp '*人字架体积优化设计最优解*'fprintf(1，' 钢管平均直径 D=3.4fmm\\n'，x(1))fprintf(1，' 人字架高度 H=3.4fmm\\n'，x(2))fprintf(1，' 人字架体积 V=3.4fmm^3\\n'，fn)调用多维约束优化非线性约束函数（jsqyh_g）计算最优点x*的性能约束函数值g=rzjyh_g(x)；disp '=最优点的性能约束函数值='fprintf(1，' 人字架钢管压缩强度 g1=3.4f\\n'，g(1))fprintf(1，' 人字架钢管稳定性 g2=3。
非线性规划问题 在优化问题中，把目标函数或约束条件中至少有一个是非线性函数的数学规划问题称为非线性规划。4.2.1.1 等式约束的非线性规划含有协变量的地下水动态规划管理模型研究式中：x={x1，x2，…，xn}T。将m个约束方程分别乘以λ1、λ2、…、λm，然后把它们加到目标函数中得到：含有协变量的地下水动态规划管理模型研究这种形式的目标函数称为拉格朗日函数，并用L表示，如果把L看作为带有m+n个变量的目标函数，并令L对m+n个变量的导数等于零，得到：含有协变量的地下水动态规划管理模型研究联立解m+n个方程即得到所求的解。这样，有约束的问题（4.7）式转化为无约束问题，然后利用无约束最优化方法，对函数L求极小值，即得原问题最优解。4.2.1.2 不等式约束的非线性规划含有协变量的地下水动态规划管理模型研究在约束条件中加入非负松弛变量，将不等式约束变换成等式约束。则问题变为：含有协变量的地下水动态规划管理模型研究式中：y=［y1，y2，…，ym］T是松弛变量向量。该问题可方便地利用拉e69da5e887aae799bee5baa6e79fa5e9819331333433616237格朗日乘子法求解。为此，构造拉格朗日函数L为：含有协变量的地下水动态规划管理模型研究式中λ=［λ1，λ2，…。
求解非线性规划问题？ 最低0.27元/天开通文库会员，可在文库查看完整内容>；原发布者：jiwenjuan996非线性规划问题的求解方法Content无约束非线性规划问题有约束非线性规划问题Matlab求解有约束非线性规划问题一.无约束问题？一维搜索指寻求一元函数在某区间上的最优值点的方法。这类方法不仅有实用价值，而且大量多维最优化方法都依赖于一系列的一维最优化。逐次插值逼近法近似黄金分割法（又称0.618法）？无约束最优化指寻求n元实函数f在整个n维向量空间Rn上的最优值点的方法。无约束最优化方法大多是逐次一维搜索的迭代算法。这些迭代算法的基本思想是：在一个近似点处选定一个有利搜索方向，沿这个方向进行一维寻查，得出新的近似点。然后对新点施行同样手续，如此反复迭代，直到满足预定的精度要求为止。根据搜索方向的取法不同，可以有各种算法。最速下降法（负梯度法）Newton法共轭梯度法拟Newton法变尺度法二.有约束问题（一）罚函数法（SUMT）1、算法思想：将有约束优化问题转化为一系列无约束优化问题进行求解.(SequentialUnconstrainedMinimizationTechnique-SUMT）2、算法类型：外点法（外惩法）内点法（内惩法）3、问题：4.1、外点法（外部惩罚函数法）：外点法框图：kk1初始x(0)，10，10。
matlab 处理多维的非线性无约束优化问题 用什么优化算法比较好？
