Matlab 优化工具箱函数简介
一维搜索问题 fminbnd
无约束极小值 fminunc, fminsearch
约束极小值 fmincon
线性规划 linprog
二次规划 quadprog
1． 一维搜索问题
优化工具箱函数 fminbnd
对应问题： min f(x)
x1<x<x2
调用格式
x= fminbnd(fun,x1,x2)：得到函数 fun 在区间[x1,x2]内取得最小值的 x.
[x,f]= fminbnd(fun,x1,x2): 得到最优点 x 和最优目标函数值 f。
例：求 minf(x)= -(3-2*x)^2*x
方法 1：x=fminbnd('-(3-2*x)^2*x',0,1.5)
方法 2：f=inline('-(3-2*x)^2*x');
x=fminbnd(f,0,1.5)
方法 3: x = fminbnd(@(x) -(3-2*x)^2*x,0,1.5)
方法4：先形成一个函数文件
function f=fun(x)
f=-(3-2*x)^2*x;
然后运行下两句中的任一句
x=fminbnd('fun',0,1.5)
x=fminbnd(@fun,0,1.5)
若需输出最优点处的目标函数值 f，则将上述语句的左边改为[x,f]，如：
[x,f]=fminbnd(' -(3-2*x)^2*x',0,1.5)
其它用法：
[X,fval,exitflag,output]= fminbnd(fun,x1,x2)
其中：fun 为目标函数，x1，x2 为变量的边界约束，即 x1≤x≤x2，X 为返回的满足 fun 取得最小
值的 x 的值，而 fval 则为此时的目标函数值。exitflag>0 表示计算收敛，exitflag=0 表示超过了最大的迭
代次数，exitflag<0 表示计算不收敛，返回值 output 有 3 个分量，其中 iterations 是优化过程中迭代次数，
funcCount 是代入函数值的次数，algorithm 是优化所采用的算法。
例：
clear
fun='(x^5+x^3+x^2-1)/(exp(x^2)+sin(-x))'
ezplot(fun,[-2,2])
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