matlab 向凸优化非线性约束函数传递参数 fmincon
使用匿名函数句柄就可以了 fmincon 需要的函数fun只有一个输入参数 fun(x) 而你的函数需要多一个能改变的变量。
1、在到达迭代次数阈值或目标函数估值次数阈值时，求解器没有最小化目标到要求的精度，此时求解器停止。接下来，可以尝试以下方法：
（1）设置‘Display’为‘iter’，查看每步的迭代信息，这些信息包括：目标函数（Fval or f(x) or Resnorm）是否是下降的；检查约束越界（Max constraint）是否是递减趋向于0；查看一阶优化是否是递减趋向于0；查看置信域半径(Trust-region radius)是否下降趋向于一个小的值。若其中至少一种情况为是，就表示结果是不断改善的。如果结果是不断改善的，可以采取下边的措施：设置MaxIter、MaxFunEvals比默认值大的值，默认值可以在优化工具箱或求解器的函数参考页的优化表中查看；从最后计算出的点开始重新求解。如果结果没有改善，尝试以下其他的方法。
（2）放松精度
如果TolX或TolFun太小，当求解器达到一个最小值时可能也不会识别到，这就会导致无限次徒劳的迭代。DiffMaxChange和DiffMinChange选项能影响求解器的改善，它们控制求导估计中有限差分的步长。
2、无可行点
在TolCon约束精度内，求解器不能找到一个满足所有约束条件的点，此时，可以尝试以下方法：
（1）检查线性约束
通过求解一个线性规划问题来找到一个满足界约束和线性约束的点。
i)定义一个目标函数是常值0的线性规划问题、
f = zeros(size(x0)); % assumes x0 is the initial point
ii)求解这个线性规划问题看是否有一个可行点。
xnew = linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub);
iii)如果有可行点xnew，用xnew作为初始点去求解原始问题。
iv)如果没有可行点，那说明原始模型建的不好，检查界约束和线性约束。
un为目标函数，它可用前面的方法定义；
x0为初始值；
A、b满足线性不等式约束 ，若没有不等式约束，则取A=[ ]，b=[ ]；
Aeq、beq满足等式约束 ，若没有，则取Aeq=[ ]，beq=[ ]；
lb、ub满足 ，若没有界，可设lb=[ ]，ub=[ ]；
nonlcon的作用是通过接受的向量x来计算非线性不等约束 和等式约束 分别在x处的估计C和Ceq，通过指定函数柄来使用，如：>>x = fmincon(@myfun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,@mycon)，先建立非线性约束函数，并保存为mycon.m：function [C,Ceq] = mycon(x)
C = …
% 计算x处的非线性不等约束 的函数值。
Ceq = …
% 计算x处的非线性等式约束 的函数值。
lambda是Lagrange乘子，它体现哪一个约束有效。
output输出优化信息；
grad表示目标函数在x处的梯度；
hessian表示目标函数在x处的Hessiab值。
x0为初始值；
A、b满足线性不等式约束 ，若没有不等式约束，则取A=[ ]，b=[ ]；
Aeq、beq满足等式约束 ，若没有，则取Aeq=[ ]，beq=[ ]；
lb、ub满足 ，若没有界，可设lb=[ ]，ub=[ ]；
nonlcon的作用是通过接受的向量x来计算非线性不等约束 和等式约束 分别在x处的估计C和Ceq，通过指定函数柄来使用，如：>>x = fmincon(@myfun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,@mycon)，先建立非线性约束函数，并保存为mycon.m：function [C,Ceq] = mycon(x)
C = …
% 计算x处的非线性不等约束 的函数值。
Ceq = …
% 计算x处的非线性等式约束 的函数值。
lambda是Lagrange乘子，它体现哪一个约束有效。
output输出优化信息；
grad表示目标函数在x处的梯度；
hessian表示目标函数在x处的Hessiab值。
注意：
1. fmincon 函数提供了大型优化算法和中型优化算法。默认时，若在 fun 函数中提供了梯度（options 参数的 GeadObj 设置为 'on'），并且只有上下界存在或只有等式约束，fmincon 函数将选择大型算法。 当既有等式约束又有梯度约束时，使用中型算法。
2. fmincon 函数的中型算法一般是使用序列二次规划。在每一步迭代中求解二次规划子问题，并用 BFGS 法更新 Lagrangian 乘子和 Hessian 矩阵。
3. fmincon 函数的大型算法采用了subspace trust region 优化算法。这种算法是把目标函数在点x的邻域泰勒展开（x可以认为是人为提供的初始猜测），这个展开的邻域就是所谓的trust region，泰勒展开进行到二阶项为止。
4. fmincon 函数可能会给出局部最优解，这与初始值的选取有关。
戢生舒汀： 对于非线性约束的优化问题,matlab有个很好的函数fmincon可以很容易解决.在编辑器窗口中写入我们要求的目标函数,并保存,注意使函数名与文件名相同 然后再新建一个函数文件,用来编写非线性约束条件.步骤及其注意事项同上.额外需要注意的是,需要将两个函数文件放在同一个文件夹中 最后,在命令行窗口处写入fmincon命令.此处需要注意的是,对于没有的线性约束条件的位置药用空矩阵代替,并且初始条件需要满足非线性约束条件
左权县15856525120： matlab优化非线性约束 - ？
戢生舒汀： 将下面语句在matlab编辑器中保存为mycon.m function [c, ceq]=mycon (x) c=(300/210000*(1-x(1)/300))^3/x(2)^2-(300/210000*(1-x(1)/300))^3/(0.2+x(2))^2-0.000075; ceq=[ ]; %无等式约束 在matlab窗口中输入:fun='-x(1)*(0.02+x(2))/(2*(300-x(1)...
左权县15856525120： matlab非线性约束条件function [c,ce] = nonlcon1(x) - ？
戢生舒汀： 有以下几种方式:1、用全局变量,不建议; 2、传递附加参数:把非线性约束条件定义成函数 function [c,ce] = nonlcon1(x,a)并且调用fmincon的时候用:fmincon(FUN,X,A,B,Aeq,Beq,LB,UB,@nonlcon1,options,a)其中,附加参数a在options后...
左权县15856525120： 如何用Matlab求有限制条件的目标函数的最小值求解一个优化问题(目标函数非线性,约束函数线性)? - ？
戢生舒汀： x(1) = -4.0301e+016 x11 x(2) = -5.3913e+016 x12 x(3) = -4.4068e+016 x13 x(4)= -4.5546e+016 x14 x(5) = -4.5676e+016 x21 x(6)= -4.9899e+016 x22 x(7) = -4.7096e+016 x23 x(8) = -5.1703e+016 x24 x(9) = -4.1011e+016 x31 x(10)= -5.6188e+016 ...
左权县15856525120： 用MATLAB编程怎样解决对非线性约束条件的编写最优化算法 - ？
戢生舒汀： 试下附件中的fminsearchbnd函数,请把fminsearchbnd.m文件放在你的工作路径中.fminsearchbnd(@(x)f(x(1),x(2),x(3)), [0;0;0], [0;0;0], [30;30;2])ans = 15.0848 20.5081 0.5452此文件下载自Fileexchange,作者:JohnD'Errico
左权县15856525120： matlab 非线性有约束的优化问题 - ？
戢生舒汀： 搞定,以下程序放在一个m文件中,我给你做成子函数了 function [] = myhelp() clear; clc; x0=[4; 5; 6]; lb = zeros(3,1); [x, fval, exitflag. output, lambda]=fmincon(@myfun,x0, [], [], [], [], lb, [], @mycon); function f=myfun(x) f=-x(1)*x(2)*x(3); function [c,ceq]=mycon(x) ceq=x(2)*x(3)+x(3)*x(1)+x(1)*x(2)-75 c=0; 有问题欢迎追问,没问题别忘了采纳
左权县15856525120： matlab解有约束的非线性优化 - ？
戢生舒汀： 太麻烦了,给你个例子,仔细琢磨吧.function hh a1 = 2; a2 = 1.5; % define parameters first options = optimset('LargeScale','off'); % run medium-scale algorithm [x,fval] = fmincon(@(x)myfun(x,a1),[2e-3 ;0.5e-3;6e-3 ],[],[],[],[],[],[],@(x)mycon(x,a2),...
左权县15856525120： MATLAB做非线性约束优化时,怎么老显示这个啊? - ？
戢生舒汀： 你用的是fmincon函数吧?FMINCON函数虽然是可以解决非线性约束的问题的,但是它要求目标函数和约束函数都必须是连续的,梯度也是连续的,而且该函数是根据你给的初始值来进行梯度步长收敛的,只能收索到局部最优解.如果你给的初...
左权县15856525120： matlab 非线性约束最优化问题,希望给出代码？
戢生舒汀： 先建立M文件fun.m定义目标函数: function f=fun(x) f=((x(1)+1)^2+4*(x(2)-1.5)^2)*((x(1)-1.2)^2+0.4*(x(2)-0.5)^2); 再建立M文件mycon.m定义非线性约束: function [g,ceq]=mycon(x) g=[2*x(1)-x(1)*x(2)+5*x(2)-6;x(1)-x(2)+0.5;x(1)^2-4*x(2)^2+x(2)]; ...
左权县15856525120： 怎么用matlab求解非线性最优化问题 - ？
戢生舒汀： 在MATLAB的M文件编辑窗口中编入目标函数(obj_fun.m)以及非线性的约束条件(nl_con_fun.m)的M文件.在MATLAB的命令窗口中输入所需参数:A=[…];B=[…];Aeq=[…];Beq=[…];LB;UB以及X0等.最后在命令窗口中输入命令: [x,obj_value,EXITFLAG]=FMINCON('obj_fun',X0,A,B,Aeq,Beq,LB,UB,'nl_con_fun'); 如果 (EXITFLAG<=0),则原问题不可行或无解.如果 (EXITFLAG>0),则x与obj_value分别为最优解和目标函数的最优值.
