《精通MATLAB最优化算法》混合罚函数法Undefined function 'Funval' for input arguments of type 'sym'.
罚函数法的改进 这些缺点，可根据上述定理加以改进，先取较小的正数M，求出F(x，M)的最优解x*。当x*不满足有约束最优化问题的约束条件时，放大M(例如乘以10)重复进行，直到x*满足有约束最优化问题的约束条件时为止。向左转|向右转
如何确定不等式约束优化问题的初始内点 未解决问题 等待您来回答 奇虎360旗下最大互动问答社区
懂罚函数的请进，有约束优化遗传算法的目标函数问题对于目标函数f最小，小弟用惩罚函数处理约束条件，把约束适当惩罚放入适应度函数中，那么最后求解适应度函数F最小即可，但是有一个问题：最后小弟该把F的值作为目标函数值呢，还是找出最优个体后，求f作为目标函数？龚纯的《matlab最优化计算》里面都是将F的值作为目标函数值的~
看到你提了一个罚函数的问题，我同样在《MATLA最优化》上有同样的问题， 适应度函数直接用F即可，最后F与f很接近~但是遗传算法并不能保证函数收敛到可行域内，有时候会在离可行域很近的地方~
罚函数法的定理 对于某个确定的正数M，若罚函数F(x，M)的最优解x*满足有约束最优化问题的约束条件，则x*是该问题的最优解。序列无约束最小化方法罚函数法在理论上是可行的，在实际计算中的缺点是罚因子M的取值难于把握，太小起不到惩罚作用；太大则由于误差的影响会导致错误。
懂罚函数的请进，有约束优化遗传算法的目标函数问题 很显然，f 才是目标函数值，而F只是适应度函数值，用来评价个体优劣的。加上罚函数，仅仅是为了惩罚那些不满足约束条件的个体，以此来解决约束优化问题。但真正的目标函数是f，目的是f的值越小越好。
罚函数的问题， 加上罚函数，仅仅是为了惩罚那些不满足约束条件的个体，以此来解决约束优化问题。但真正的目标函数是f，目的是f的值越小越好。倒，这要是从最基本的
罚函数中的罚因子怎么取值？ 如题：f(x)=f1(x)+kf2(x)，k应该怎么取值呢？
啥是罚函数 罚函数法 它将有约束最优化问题转化为求解无约束最优化问题：其中M为足够大的正数，起\"惩罚\"作用，称之为罚因子，F(x，M)称为罚函数.定理 对于某个确定的正数M，若罚。
