matlab 最小值优化问题fminunc、fmincon.pdf

_matlab最小值优化问题fminunc、fmincon_ Matlab 中的最小值优化问题可以使用 fminunc 函数来解决，fminunc 函数是一个无约束的最小值优化函数，可以用于任意函数的最小值优化。该函数的使用格式为 x=fminunc('函数名', x0)，其中 x0 是自变量的初始值，函数名是需要优化的函数的名称。 在使用 fminunc 函数时，需要注意以下几点： 1. fminunc 函数只能求解最小值问题，如果需要求解最大值问题，需要将函数取反，即将原始函数的符号变为相反的符号，然后使用 fminunc 函数求解。 2. fminunc 函数的返回值包括三个参数：x、fval 和 exitflag，其中 x 是优化后的自变量值，fval 是函数的最小值，exitflag 是退出标志，用于判断优化结果是否有效。 3. 在使用 fminunc 函数时，需要预先将函数存入到一个程序中，然后将该程序传递给 fminunc 函数。 4. fminunc 函数可以用于任意函数的最小值优化，包括多元函数。 5. 在优化过程中，需要注意函数的连续性和可微分性，否则可能无法获得有效的优化结果。 6. 使用 fminunc 函数时，可以使用内联函数 inline('表达式') 来定义函数。 7. 在优化过程中，需要注意退出标志的值，如果退出标志大于 0，则表示函数收敛于 x，如果等于 0，则表示迭代次数超过，如果小于 0，则表示函数不收敛。 以下是一些使用 fminunc 函数的示例： 1. 求函数 y=x^2+4x+5 的最小值： x=fminunc(@(x)x^2+4*x+5,1) 2. 求函数 y=x+4x+5 的最小值： x=fminunc(@(x)x+4*x+5,1) 3. 求函数 y=e^(x+y+2y) 的最小值： function f=a1(r) f=exp(x+y+2*y) x=fminunc('a1',[1,1]) 这些示例都展示了使用 fminunc 函数来解决最小值优化问题的过程。