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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))
最优化问题的典型例子 典型的,A一般为欧几里德空间中的子集,通常由一个A必须满足的约束等式或者不等式来规定。A的元素被称为是可行解。函数f被称为目标函数,或者费用函数。一个最小化(或者最大化)目标函数的可行解被称为最优解。一般情况下,会存在若干个局部的极小值或者极大值。局部极小值x*定义为对于一些δ>;0,以及所有的x 满足公式成立。这就是说,在周围的一些闭球上,所有的函数值都大于或者等于在该点的函数值。一般的,求局部极小值是容易的,但是要确保其为全域性的最小值,则需要一些附加性的条件,例如,该函数必须是凸函数。