matlab 線性規劃 目標函式求最小值

2025-06-14 06:00:10 字數 2812 閱讀 8450

1樓:網友

如何用matlab求圖一δ的最小值,並且求出w1到w7的最優值?該問題可以使用fmincon函式解決,其解決畢隱方法如下:

1、建立自定義目標函式,myfun(k),手敏廳即。

f = delta;

2、拿喚建立自定義約束條件函式,mycon(k),即。

c1=abs(w7/w1)-9-delta;

c2=abs(w7/w2)-8-delta;

c3=abs(w7/w3)-7-delta;

c4=abs(w7/w4)-7-delta;

c5=abs(w7/w5)-7-delta;

c6=abs(w7/w6)-7-delta;

c7=abs(w1/w4)-8-delta;

c8=abs(w2/w4)-7-delta;

c9=abs(w3/w4)-8-delta;

c10=abs(w5/w4)-1-delta;

c11=abs(w6/w4)-3-delta;

c12=abs(w7/w4)-9-delta;

ceq=1-(w1+w2+w3+w4+w5+w6+w7);

3、確定初值δ0,ω10,ω20,ω30,ω40,ω50,ω60,ω70

4、確定δ,ω1,ω2,ω3,ω4,ω5,ω6,ω7的上下限值,即。

lb=zeros(1,9);

ub=ones(1,9);

5、使用fmincon()函式求ω1,ω2,ω3,ω4,ω5,ω6,ω7的最優解,δ的最小值,即。

k,fval,exitflag] =fmincon(@(k) myfun(k),k0,lb,ub,@(k) mycon(k));

這裡的k對應於δ,ω1,ω2,ω3,ω4,ω5,ω6,ω7

6、驗證計算結果,如下所示。

2樓:匿名使用者

function [c,ceq]=xiandaicon(x) %構造約束函式譽納 c=ceq=100-x(1)^3*x(2)*(12-exp(-x(1)/x(2)))function y=xiandaiobj(x) %構造目標函式,命名高亂為慶念沒 y=x(1)*x(2)^3 lb=[0 0]; ub=x0=[1 1]; x,fval]=fmincon(@xiandaiobj,x0,

如何用matlab求有限制條件的目標函式的最小值求解乙個優化問題(目標函式非線性,約束函式線性)?

3樓:網友

lingo是處理最優化問題的最好方法。。。

matlab求線性規劃最大值

4樓:網友

matlab求線性規劃最大值可以按下列方法求解:

1、首先應根據問題,建立線性規劃極值目標函式,例如:

function maxz=fmincon_fun(k);

maxz=-(目標函式表示式。

end2、第二應根據問題,建立線性規劃極值約束條件函式,例如:

function [g,h]=fmincon_con(k);

g=。。約束條件不等式表示式。

h=。。約束條件等式表示式。

end3、確定k的初值,即k0=[。

4、確定k的上下限,lb=[。ub=[。

5、使用fmincon函式求其極值,即。

fun=@(k) fmincon_fun(k);

nonlcon=@(k) fmincon_con(k);

k,fval,exitflag] =fmincon(fun,k0,a,b,aeq,beq,lb,ub,nonlcon);

x1=k(1),x2=k(2),。最優化值。

maxz=-fval 最大值。

matlab求解線性規劃最優解 請大神幫忙

5樓:網友

題主的線性規劃最優解問題,可以這樣來實現。

第一步,建立目標函式,fmincon_fun(k),其內容為。

a=k(1);b=k(2);c=k(3);

s=;p=;k=;

r= (s*p*k)/(s*p+s*k+p*k);

zs=(b+c)-s * a;

第二步,建立約束條件函式,fmincon_con(k),其內容為。

g=[b + c - r;-(a +c +(1-r))-p*b;-(a + b +(1-r))-k*c]; 不等式約束。

h=1-(a + b + c);%等式約束。

第三步,使用fmincon函式求解,可以得到其zs最優解的a、b、c值。。

a=b=c=zs=

用matlab作非線性規劃求最小值時,如何限定最終目標函式值大於

6樓:網友

假定你的最小值問題是:

min f=x1+x2+x3+x4

則,根據你的**,可以得到。

x1= x2= x3= x4= 最小值f=function f =fun(x) %目標函式f=x(1)+x(2)+x(3)+x(4);end

線性規劃目標函式怎樣表達最大最小

7樓:匿名使用者

目前正在研究最優化方法,首先談談線性規劃問題。

問題描述:線性規劃是研究在一組線性不等式或等式約束下使得某一線性目標函式取最大(或最小)的極值問題。

線性規劃問題的一般形式為:

minxctx

ax=bx≥0特點:目標函式求極大;等式約束;變數非負。

如何化標準形:

目標函式實現極大化,即minxz=ctx,令w=−z,則等價於maxxw=−ctx;

線性規劃問題中,目標函式怎麼確定

舉個例子吧 某工廠生產a,b兩種產品所需的煤 電力 勞動力如下表。每日所用的總量 煤不超過360t,電不超過200千瓦,勞動力不超過300個 求每天生產a,b各多少個才能使產值最高 產品 t 煤 電 勞動力 產值a 9 4 3 7 b 4 5 10 12 設生產a x噸 b y噸 9x 4y 360...

線性規劃中目標函式的斜率怎麼確定

一般題目會給一組方程去確定目標函式xy的定義域,之後畫出影象,確定定義域的範圍,類似求ax by形式 a,b為常數 極值,可以設z ax by,轉化為y ax b z b。斜率k a b。當然還有一種函式類似y a x b形式,而是轉為 x,y 到 b,a 的斜率來做。z ax by k a b 由...

簡單的線性規劃問題的目標函式怎麼求ma和

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