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Matlab无约束优化函数,1 fminbnd求单变量函数最小值点 2 fminsearch求多变量函数最小值点 3 fminunc求多变量函数最小值点,1 fminbnd求单变量函数最小值点,x = fminbnd(fun,x1,x2) x = fminbnd(fun,x1,x2,options) x = fminbnd(fun,x1,x2,options,P1,P2,.) x,fval = fminbnd(.) x,fval,exitflag = fminbnd(.) x,fval,exitflag,output = fminbnd(.) 采用黄金分割查找和抛物线插值算法,必须参数：fun，x1，x2 说明： fun 为目标函数，用M文件或Inline定义 x1，x2为目标函数的自变量的取值范围 options是一个结构型的变量，用于指定优化参数，可通过optimset函数设置 help optimset,例子1：求解,x,fval=fminbnd(cos(4*x+5),0,pi/2) 结果： x = 1.1062 fval = -1.0000 表示当x=1.1062时，函数取得最小值-1。,例子2：求解模型,该模型的最小值点，也就是原模型的最大值点。 分析： 1、先建立目标函数文件 2、调用fminbnd,首先转化为,方法1：,1、定义目标函数 function f=funmin1(x) f=-x.*(x.*x-8-15*x);,2、输入命令求解 x,fval=fminbnd(funmin1,-10,10) x = -0.2599 fval = -1.0484 即当x-0.2599时，取得最大值1.0484。,方法2：采用内联函数,定义内联函数用inline。 输入命令： f = inline(-x*(x.*x -15*x-8*x) x,fval = fminbnd(f,-10,10),2 fminsearch函数,用于求多变量函数的最小值点，它采用Neder-Mead单纯形算法。 调用格式： x,fval,exitflag,output = fminsearch (fun,x0,options,p1,p2,.),例子：,1、编写函数： function f=fun1search(x) %通过fminsearch求极小值的函数 f=2*(x(1)-1)2+3*(x(2)-3)2; 2、输入命令求解： x,fval,exitflag=fminsearch(fun1search,0 0),结果：,x = 1.0000 3.0000 fval = 3.1076e-009 exitflag = 1,Matlab求解函数列表,fminbnd fminsearch fminunc
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