基于matlab的优化算法.rar

基于matlab的优化算法，解决线性规划、非线性规划、二次规划和多目标规划的问题。 优化算法：利用matlab编写，包括线性规划、非线性规划、二次规划和多目标规划。 一、MATLAB中求解线性规划问题的一般思路 当我们用MATLAB软件作优化问题时，所有求maxf 的问题化为求min(-f )来作。约束g i (x)≥0，化为 –g i≤0来作。上述实例去掉实际背景，归结出规划问题：目标函数和约束条件都是变量x的线性函数。 形如： (1) min f T X s.t A X≤b Aeq X =beq lb≤X≤ub 其中X为n维未知向量，f T=[f1,f2,…fn]为目标函数系数向量，小于等于约束系数矩阵A为m×n矩阵，b为其右端m维列向量，Aeq为等式约束系数矩阵，beq为等式约束右端常数列向量。lb,ub为自变量取值上界与下界约束的n维常数向量。 二、MATLAB中求解线性规划问题最优解的函数 调用格式： x=linprog(f,A,b) x=linprog(f,A,b,Aeq,beq) x=li