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))
用matlab求解最优化问题 方法很多，给出一种参考，不知道公式我看错没，就这样把。不懂来问！第一个function mainx0=rand(1，3)；A=[-1，-2，-2；1，2，2]；b=[0；72]；Aeq=[]；beq=[]；LB=[]；UB=[]；[x，fval，flag]=fmincon(@fun1，x0，A，b，Aeq，beq，LB，UB)endfunction f=fun1(x)f=-x(1)*x(2)*x(3)；endx=24.0000 12.0000 12.0000fval=3.4560e+03flag=5第二个function mainx0=rand(1，3)；A=[]；b=[]；Aeq=[1 1 1；2-1 1]；beq=[4；2]；LB=[]；UB=[]；[x，fval，flag]=fmincon(@fun1，x0，A，b，Aeq，beq，LB，UB)endfunction f=fun1(x)f=x(1)^2+2*x(2)^2+x(3)^2-2*x(1)*x(2)+x(3)；endx=1.9091 1.9545 0.1364fval=3.9773flag=1
用matlab解优化问题，以前matla针对优化问题有几种命令，新版本的matla已经将各种命令统一了，主要是通过fmico函数来实现规化问题，不论是线性规划还是非线性规划，都可以用。
