用MATLAB优化工具包解非线性规划

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资源描述

2.8用MATLAB优化工具包解非线性规划用MATLAB优化工具包求解非线性规划时必须先化为如下形式:(NLP)求解程序名为fmincon,其最简单的调用格式为:x=fmincon('fun',x0,A1,b1)(用于不含有等式约束和上下解约束的问题)其最复杂的调用格式为:[x,fval,exitflag,output,lambda,grad,hessian]=fmincon('fun',x0,A1,b1,A2,b2,v1,v2,'nlcon',options,P1,P2,...)2.8.1程序fmincon输出变量其中输出变量的含义为:1)x:最优解2)fval:最优解处的函数值3)exitflag:程序结束时的状态指示:0:收敛0:函数调用次数或迭代次数达到最大值(该值在options中指定)0:不收敛4)Output:包含以下数据的一个结构变量funcCount函数调用次数iterations实际迭代次数cgiterations实际PCG迭代次数(大规模计算用)algorithm实际使用的算法stepsize最后迭代步长(中等规模计算用)firstorderopt一阶最优条件满足的情况(目标函数梯度的范数)5)lambda:包含以下数据(LAGRANGE乘子)的一个结构变量,总维数等于约束条件的个数,其非零分量对应于起作用的约束条件:ineqlin不等式约束的LAGRANGE乘子eqlin等式约束的LAGRANGE乘子upper上界约束的LAGRANGE乘子lower下界约束的LAGRANGE乘子6)grad:目标函数梯度7)hessian:目标函数的hessian矩阵2.8.2程序fmincon输入参数其中输入变量的含义为:x0为初始解(缺省时程序自动取x0=0)A1,b1,A2,b2,v1,v2:含义见模型(NLP)Fun.m给出目标函数,当GradObj='on'时必须给出其梯度,当Hessian='on'时还必须给出其Jacobi矩阵,一般形式为function[f,g,H]=fun(x)f=...%objectivefunctionvalueifnargout1g=...%gradientofthefunctionifnargout2H=...%Hessianofthefunctionendnlcon.m给出非线性约束,GradConstr='on'时还给出梯度,一般形式为function[c1,c2,GC1,GC2]=nlcon(x)c1=...%nonlinearinequalitiesatxc2=...%nonlinearequalitiesatxifnargout2GC1=...%gradientsofc1GC2=...%gradientsofc2endoptions:包含算法控制参数的结构设定(或显示)控制参数的命令为Optimset,有以下一些用法:Optimset//显示控制参数optimsetoptfun//显示程序'optfun'的控制参数opt=optimset//控制参数设为[](即缺省值opt=optimset(optfun)//设定为程序'optfun'的控制参数缺省值Opt=optimset('par1',val1,'par2',val2,...)Opt=optimset(oldopts,'par1',val1,...)opt=optimset(oldopts,newopts)可以设定的参数比较多,对fmincon,常用的有以下一些参数:Diagnostics是否显示诊断信息('on'或'off')Display显示信息的级别('off','iter','final','notify')LargeScale是否采用大规模算法('on'或'off')MaxIter最大迭代次数TolCon约束的误差限TolFun函数计算的误差限TolX决策变量的误差限GradObj目标函数是否采用分析梯度('on','off')Jacobian目标函数是否采用分析Jacob矩阵('on','off')MaxFunEvals目标函数最大调用次数GradConstr非线性约束函数是否采用分析梯度('on','off')2.8.3注意事项fmincon中输出变量、输入参数不一定写全,可以缺省。当中间某个输入参数缺省时,需用[]占据其位置。

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