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))
最短路问题的优化三要素 最优化问题三要素：决策变量；目标函数；约束条件最优化模型与方法的步骤1.分析问题.发现、提出并形成问题，进行抽象、简化、归纳和综合.明确问题的目标、各种约束、问题的可控变量以及有关参数，搜集有关资料 2.建立模型.经过合理的假设，确定变量、参数和 目标与约束之间的关系，使用有效的模型来表示 3.求解.使用和创立各种数学方法和数学技术，对 模型求解(如最优解、次优解、近似解).借助于计 算机软件进行求解复杂的模型，并进行各种数据分 析 4.解的检验和控制.检查求解步骤和程序无误后，检验解是否反映现实问题并进行灵敏度分析建模时需要注意的几个基本问题1.尽量使用实数优化，减少整数约束和整数变量 2.尽量使用光滑优化，减少非光滑约束的个数如：尽量少使用绝对值函数、符号函数、多个变量求最大(最 小)值、四舍五入、取整函数等3.尽量使用线性模型，减少非线性约束和非线性 变量的个数如：x/y应改为x4.合理设定变量上下界，尽可能给定变量初始值 5.模型中使用的参数数量级要适当
最优化问题的简洁介绍是什么？ 谢邀，但是我本科最优化这门课挂了。所以算是工作后自学成才。其实这个东西挺好理解的：更新：机器学习…
