matlab曲线拟合并求出参数最优解，可以有不依赖初值的编程方法吗 同问呀，我现在也遇到了这个问题，一直没办法解决，求各位大神了，真心需要，如能解决，报酬从优！
求最优解得方法有哪些 求次优解、第K优解对于求次优解、第K优解类的问题，如果相应的最优解问题能写出状态转移方程、用动态规划解决，那7a686964616fe78988e69d8331333332643234么求次优解往往可以相同的复杂度解决，第K优解则比求最优解的复杂度上多一个系数K。其基本思想是将每个状态都表示成有序队列，将状态转移方程中的max/min转化成有序队列的合并。这里仍然以01背包为例讲解一下。首先看01背包求最优解的状态转移方程：f[i][v]=max{f[i-1][v]，f[i-1][v-c[i]]+w[i]}。如果要求第K优解，那么状态f[i][v]就应该是一个大小为K的数组f[i][v][1.K]。其中f[i][v][k]表示前i个物品、背包大小为v时，第k优解的值。“f[i][v]是一个大小为K的数组”这一句，熟悉C语言的同学可能比较好理解，或者也可以简单地理解为在原来的方程中加了一维。显然f[i][v][1.K]这K个数是由大到小排列的，所以我们把它认为是一个有序队列。然后原方程就可以解释为：f[i][v]这个有序队列是由f[i-1][v]和f[i-1][v-c[i]]+w[i]这两个有序队列合并得到的。有序队列f[i-1][v]即f[i-1][v][1.K]，f[i-1][v-c[i]]+w[i]则理解为在f[i-1][v-c[i]][1.K]的每个数上加上w[i]后得到的有序队列。合并这两个有序队列并将结果（的前K。
如何在单纯形表上判别问题具有唯一最优解、有无穷多个最优解、无界解或无可行解。 利用最优性条件，即每次迭代后非基变量的检验数，如果求最大问题：1）当所有非基变量的检验数都636f70793231313335323631343130323136353331333431353934小于零，则原问题有唯一最优解；2）当所有非基变量的检验数都小于等于零，注意有等于零的检验数，则有无穷多个最优解；3）当任意一个大于零的非基变量的检验数，其对应的ajk（求最小比值的分母）都小于等于零时，则原问题有无界解；4）添加人工变量后的问题，当所有非基变量的检验数都小于等于零，而基变量中有人工变量时，则原问题无可行解。在数学规划问题中，使目标函数取最小值（对极大化问题取最大值）的可行解。使目标函数取最小值的可行解称为极小解，使其取最大值的可行解称为极大解。极小解或极大解均称为最优解。相应地，目标函数的最小值或最大值称为最优值。有时，也将最优解和最优值一起称为相应数学规划问题的最优解。扩展资料：最小二乘法估计是建立在模型服从高斯分布的假设之上。当从模型总体随机抽取M组样本观测值后，最合理的参数估计值应该使得模型能最好地拟合样本数据，也就是估计值和观测值之差的平方和最小。而对于最大似然估计，当从模型总体随机抽取M组样本观测值后，最合理的参数。
在线性规划中，什么是最优解？什么是最优解不唯一？最优解是让z取得最大值的点的坐标吗？ 最优解是使得目标函数取到最大值或最小值（视情况而定）的解。在高中阶段目标函数一般是二元函数z(x，y)。假设可行域（即满足限定条件的x，y范围，可表示为平面直角坐标系内的一个区域）为X。假设目标函数z=ax+by是一线性函数，在坐标系内图像为一条直线，直线平移时z值发生变化。若X有一条外侧的边平行于目标函数的直线，则直线与该边重合时，边上所有点都是最优解，所以最优解可能不唯一。最优解可以理解为让z取得最值的点的坐标。扩展资料：使目标函数取最小值的可行解称为极小解，使其取最大值的可行解称为极大解。极小解或极大解均称为最优解。相应地，目标函数的最小值或最大值称为最优值。有时，也将最优解和最优值一起称为相应数学规划问题的最优解。线性规划的最优解不一定只有一个，若其有多个最优解，则所有最优解所构成的集合称为该线性规划的最优解域。函数与不等式和方程存在联系（初等函数）。令函数值等于零，从几何角度看，对应的自变量的值就是图像与X轴的交点的横坐标；从代数角度看，对应的自变量是方程的解。另外，把函数的表达式（无表达式的函数除外）中的“=”换成“<；”或“>；”，再把“Y”换成其它代数式，函数就变成了不等式，可以求自变量。
lingo 一直求解不出最优解怎么办？ 不能存在最优解，程序的迭代陷入死循环。
matlab的quadprog函数求不出最优解怎么回事 这个MATLAB里面有函数能求这个吧，看是单变量还是多变量了，线性还是非线性，或则二次 lp 线性规划函数 目标函数和约束函数均为线性 qp二次规划函数 目标函数为二次函数二约束函数为线性 假如你的问题确实是二次规划函数的话，那详细参考帮助
