高考地理試題海南卷

1、實(shí)驗(yàn)四實(shí)驗(yàn)四數(shù)據(jù)分析與最優(yōu)化主要內(nèi)容lMatlab數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出l插值與擬合l最優(yōu)化簡(jiǎn)介lMatlab最優(yōu)化求解一、Matlab數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出l數(shù)據(jù)導(dǎo)入 直接輸入 用file菜單中的import data手動(dòng)導(dǎo)入 用importdata命令 如：importdata D:/tt.txt 或 importdata(D:/tt.txt) （將D盤下的tt.txt文件導(dǎo)入到matlab中）萬(wàn)能數(shù)據(jù)加載命令一、Matlab數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出l數(shù)據(jù)導(dǎo)入 運(yùn)用其它文件操作命令文件類型函 數(shù)說(shuō) 明文本文件csvread讀取以逗號(hào)作為間隔符的文本文件csvwrite保存數(shù)據(jù)到文本文件，逗號(hào)作為間隔符dlmread按照指

2、定的間隔符讀取文本文件的數(shù)據(jù)dlmwrite按照指定間隔符將數(shù)據(jù)寫入文本文件textread按照指定的格式從文本文件中讀取數(shù)據(jù)Excel電子表格xlsfinfo獲取文件類型等基本信息xlsread讀取Excel電子表格文件的數(shù)據(jù)例如：textread D:/tt.txt 或 textread(D:/tt.txt) xlsread E:/wxd.xls一、Matlab數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出l數(shù)據(jù)導(dǎo)入部分?jǐn)?shù)據(jù)文件的專用加載函數(shù) 文件類型 擴(kuò) 展 名 函 數(shù) 輸出數(shù)據(jù)格式 CDF cdfread 元胞數(shù)組 FITS fitsread 主/副數(shù)據(jù)表集合 特殊科學(xué)數(shù)據(jù)格式 HDF hdfread HDF/HDF-

3、EOS數(shù)據(jù) 圖形圖像格式 BMP、JPG、TIFF等 imread 色彩數(shù)據(jù)和灰度/色彩索引數(shù)組 W A V wavread 聲音格式文件 AU auread 聲音數(shù)據(jù)和采樣率 影片格式文件 A VI aviread MA TLAB影片格式文件 一、Matlab數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出l數(shù)據(jù)導(dǎo)出 save 命令 save Link.txt xyz -ascii存的數(shù)據(jù)文件名，自己設(shè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的變量名選項(xiàng)xlswrite(D:/wq, t)一、Matlab數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出 二進(jìn)制數(shù)據(jù)文件導(dǎo)出函數(shù)二進(jìn)制數(shù)據(jù)文件導(dǎo)出函數(shù) 文件類型 擴(kuò)展名 函數(shù) AU auwrite 聲音文件 WAV wavwirte 圖像文件 BM

4、P、JPG 等 imwrite 影片格式文件 AVI avifile CDF cdfwrite 特殊科學(xué)數(shù)據(jù)格式 HDF 使用圖形用戶界面導(dǎo)出 二、插值與擬合 在工程計(jì)算和科學(xué)研究中，建立模型是及其重要的。模型要能與實(shí)際背景接軌，而數(shù)據(jù)資料就是數(shù)學(xué)模型與現(xiàn)實(shí)問(wèn)題接軌的重要途徑和手段。因此在建模過(guò)程中處理好數(shù)據(jù)資料和模型的關(guān)系是非常重要的。 二、插值與擬合 在建模的過(guò)程中數(shù)據(jù)資料以下面幾種方式對(duì)數(shù)學(xué)模型起作用：（1）在建模過(guò)程中，特別是在建模的初期數(shù)據(jù)資料能夠?qū)λ鶚?gòu)架的模型給出提示。有些模型（稱之為經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ停﹦t是完全建立在數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上的。（2）數(shù)據(jù)可以用來(lái)對(duì)模型的參數(shù)給出估計(jì)。（3）數(shù)據(jù)資料還可

5、以用于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷男Ч?二、插值與擬合 插值與數(shù)據(jù)擬合就是通過(guò)一些已知數(shù)據(jù)去確定某類函數(shù)的參數(shù)或?qū)ふ夷硞€(gè)近似函數(shù)，使所得的函數(shù)與已知數(shù)據(jù)具有較高的吻合度，并且能夠使用數(shù)學(xué)分析的工具分析數(shù)據(jù)所反映的對(duì)象的性質(zhì) 幾種常用的方法： 1、一般插值法 2、樣條插值法 3、最小二乘曲線擬合 4、曲面的擬合二、插值與擬合 上大學(xué)二年級(jí)的明明正在做作業(yè)，“爸爸，計(jì)算這道題要用到sin35o16，可是我的計(jì)算器壞了，怎么辦?！碑?dāng)工程師的老張從厚厚的一摞舊書底下抽出一本數(shù)學(xué)用表來(lái)，“給你，這是我念大學(xué)時(shí)用的，那時(shí)候啊，計(jì)算器聽都沒聽說(shuō)過(guò)。”明明拿著表翻了一會(huì)兒，無(wú)奈地說(shuō)：“表上每10 才有一個(gè)函數(shù)值，這里只sin

6、35o10 和sin35o20”?！氨碇袥]有的，都可以用插值方法計(jì)算”“插值！我們的數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)課就要學(xué)了，不過(guò)，今天我要先自己想個(gè)辦法，用這個(gè)算出sin35o16 ”二、插值與擬合這本四位數(shù)學(xué)用表給出sin35o100.576，sin35o20 =0.5783。明明認(rèn)為在35o10到35o20 這樣小的范圍內(nèi)，正弦可以近似為線性函數(shù)，于是很容易地得到sin35o16=0.576+(0.5783-0.5760)0.6=0.5774二、插值與擬合聰明的明明用的這個(gè)辦法是一種插值方法分段線性插值。實(shí)際上，插值可以理解為，要根據(jù)一個(gè)用表格表示的函數(shù)，計(jì)算表中沒有的函數(shù)值。表中有的，如（ sin35o10

7、 ，0.5760）(sin35o20,0.5783)稱為節(jié)點(diǎn)；要計(jì)算的，如sin35o16 ，稱為插值點(diǎn)。明明作的線性函數(shù)為插值函數(shù)，插值函數(shù)所表示的直線當(dāng)然要通過(guò)插值節(jié)點(diǎn)。二、插值與擬合 插值最初來(lái)源于天體計(jì)算由若干觀測(cè)值（即節(jié)點(diǎn)）計(jì)算任意時(shí)刻星球的位置（即插值點(diǎn)和插值）的需要?，F(xiàn)在，雖然人們已很少需要用它從函數(shù)表計(jì)算函數(shù)值了，但是插值仍然在諸如機(jī)械加工等工程技術(shù)和數(shù)據(jù)處理等科學(xué)研究中有著許多直接的應(yīng)用，另一方面，插值又是數(shù)值微分、數(shù)值積分、常微分方程數(shù)值等數(shù)值計(jì)算的基礎(chǔ)。Matlab的插值函數(shù)一維插值一維插值2. 2. 二維插值二維插值 數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)據(jù)點(diǎn)選項(xiàng)選項(xiàng)插值得插值得到的函到的函數(shù)值數(shù)值

8、W = interp1(x,y,xi,linear);interp2二、插值與擬合幾天后，明明在物理實(shí)驗(yàn)里又碰到一個(gè)看起來(lái)非常類似的問(wèn)題：有一只對(duì)溫度敏感的電阻，已經(jīng)測(cè)得了一組溫度T和電阻R數(shù)據(jù)如下：現(xiàn)在想知道60oC時(shí)的電阻多大。溫度溫度t(0C) 20.5 32.7 51.0 73.0 95.7電阻電阻R( ) 765 826 873 942 1032二、插值與擬合 明明征求老師的意見，老師給了他兩點(diǎn)提示：一是在直角坐標(biāo)系中把5個(gè)點(diǎn)（T，R）畫一下，看看電阻R和溫度T之間大致有什么關(guān)系；二是測(cè)量數(shù)據(jù)總有相當(dāng)大的誤差，這與用函數(shù)表作插值計(jì)算應(yīng)該有不同之處吧（雖然函數(shù)表也存在舍入誤差，但很小，

9、可以認(rèn)為表中數(shù)值是精確的） 通過(guò)圖形明明看到，R與T大致呈直線關(guān)系，于是用手畫了一條靠近5個(gè)點(diǎn)的直線，又想起中學(xué)物理學(xué)過(guò)，金屬材料的電阻率與溫度成正比，從而確定R與T的關(guān)系應(yīng)該是 R=at+b 其中a，b為待定常數(shù)。二、插值與擬合 正是由于測(cè)量誤差的存在，由R= at+b表示的直線不可能通過(guò)全部5個(gè)點(diǎn)，所以，與插值曲線要通過(guò)全部節(jié)點(diǎn)不同，明明打算作一條盡量靠近所有的點(diǎn)的直線，求出a，b待定常數(shù)，由此計(jì)算t= 60oC的R就十分簡(jiǎn)單了。2040608010070080090010001100二、插值與擬合 根據(jù)一組數(shù)據(jù)，即平面上的若干點(diǎn)，確定一個(gè)一元函數(shù)，即曲線，使這些節(jié)點(diǎn)與曲線總體來(lái)說(shuō)盡量接近

10、，這就是曲線擬合。 函數(shù)插值與曲線擬合都是要根據(jù)一組數(shù)據(jù)構(gòu)造一個(gè)函數(shù)作為近似，由于近似的要求不同，二者的數(shù)學(xué)方法是完全不同的。二、插值與擬合曲線擬合常采用的原則是最小二乘原則，即偏差的平方和最小。 最小二乘擬合 第一步：第一步：先選定一類函數(shù)先選定一類函數(shù)f(x，a1，a2， ，am) 其準(zhǔn)則為（最小二乘準(zhǔn)則）：使其準(zhǔn)則為（最小二乘準(zhǔn)則）：使n個(gè)點(diǎn)個(gè)點(diǎn)（xi,yi) 與與曲線曲線 y=f(x ，a1，a2， ，am) 的距離的距離 i 的平方和的平方和最小最小 。其中其中 a1,a2, am 為待定常數(shù)。為待定常數(shù)。)x(),.,x(),x(m21f f可以為一些簡(jiǎn)單的可以為一些簡(jiǎn)單的“基函數(shù)

11、基函數(shù)”（如冪函數(shù)，三角函數(shù)等等）的線性組合：（如冪函數(shù)，三角函數(shù)等等）的線性組合：第二步：確定參數(shù)第二步：確定參數(shù)a1,a2, am，基于Matlab的曲線擬合 作多項(xiàng)式作多項(xiàng)式f(x)=a1xm+ +amx+am+1函數(shù)函數(shù)擬合擬合, , 可調(diào)用內(nèi)部函數(shù)可調(diào)用內(nèi)部函數(shù)polyfit,polyfit,其調(diào)用格式為其調(diào)用格式為:2. 2. 直接用直接用matlabmatlab中的擬合工具箱的中的擬合工具箱的GUIGUI Curve Fitting Toolbox數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)據(jù)點(diǎn)擬合多項(xiàng)式次數(shù)擬合多項(xiàng)式次數(shù)系數(shù)系數(shù)a=polyfit(x,y,m)Curve Fitting Toolbox在在matl

12、abmatlab命令窗口中的輸入命令窗口中的輸入cftoolcftool，回車后就可出，回車后就可出現(xiàn)現(xiàn)Curve Fitting Toolbox界面界面1.1. 導(dǎo)入已給的數(shù)據(jù)data1.txt，畫出圖形。猜測(cè)是什么函數(shù)。然后分別進(jìn)行線性、二次及樣條插值，并比較對(duì)應(yīng)的圖形。對(duì)猜測(cè)的函數(shù)在原點(diǎn)處進(jìn)行泰勒展開，畫出相應(yīng)的近似函數(shù)，只取data1.txt中靠近原點(diǎn)左右的6個(gè)點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行插值，再畫出得到的插值圖形。實(shí)驗(yàn)內(nèi)容2.2. 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容 對(duì)某人用快速靜脈注射方式一次性注射某種藥物300mg后，經(jīng)過(guò)時(shí)間t采集血樣，測(cè)得血藥濃度c如下表：求血藥濃度隨時(shí)間的變化規(guī)律求血藥濃度隨時(shí)間的變化規(guī)律c(t).研

13、究血藥濃度的變化規(guī)律 t (h) 0.25 0.5 1 1.5 2 3 4 6 8c ( g/ml) 19.21 18.15 15.36 14.10 12.89 9.32 7.45 5.24 3.01三、最優(yōu)化簡(jiǎn)介 最優(yōu)化理論和方法是近幾十年來(lái)發(fā)展十分迅速的一個(gè)數(shù)學(xué)分支。在數(shù)學(xué)上，最優(yōu)化是一種求極值的方法。最優(yōu)化已經(jīng)廣泛的滲透到工程、經(jīng)濟(jì)、電子技術(shù)等領(lǐng)域。 最優(yōu)化是一門應(yīng)用十分廣泛的學(xué)科，它研究在有限種或無(wú)限種可行方案中挑選最優(yōu)方案，構(gòu)造尋求最優(yōu)解的計(jì)算方法。達(dá)到最優(yōu)目標(biāo)的方案，稱為最優(yōu)方案，搜索最優(yōu)方案的方法，稱為最優(yōu)化方法。這種方法的數(shù)學(xué)理論，稱為最優(yōu)化理論。建立的尋求最優(yōu)的數(shù)學(xué)表達(dá)式，稱

14、為最優(yōu)化模型三、最優(yōu)化簡(jiǎn)介u在實(shí)際生活當(dāng)中，人們做任何事情，不管是分析問(wèn)題，還是進(jìn)行決策，都要用一種標(biāo)準(zhǔn)衡量一下是否達(dá)到了最優(yōu)。 （比如基金人投資）u在各種科學(xué)問(wèn)題、工程問(wèn)題、生產(chǎn)管理、社會(huì)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題中，人們總是希望在有限的資源條件下，用盡可能小的代價(jià)，獲得最大的收獲。（比如保險(xiǎn)） 三、最優(yōu)化簡(jiǎn)介 數(shù)學(xué)家對(duì)最優(yōu)化問(wèn)題的研究已經(jīng)有很多年的歷史。 以前解決最優(yōu)化問(wèn)題的數(shù)學(xué)方法只限于古典求導(dǎo)方法和變分法（求無(wú)約束極值問(wèn)題），拉格朗日（Lagrange）乘數(shù)法解決等式約束下的條件極值問(wèn)題。 計(jì)算機(jī)技術(shù)的出現(xiàn)，使得數(shù)學(xué)家研究出了許多最優(yōu)化方法和算法用以解決以前難以解決的問(wèn)題。三、最優(yōu)化簡(jiǎn)介經(jīng)典極值問(wèn)題包括

15、：無(wú)約束極值問(wèn)題約束條件下的極值問(wèn)題三、最優(yōu)化簡(jiǎn)介1、無(wú)約束極值問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型 min( )xf x2、約束條件下極值問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型 min( )xf x. .( )0,1,2,.,( )0,1,2,.,iistg ximh xin 其中，極大值問(wèn)題可以轉(zhuǎn)化為極小值問(wèn)題來(lái)進(jìn)行求解。如求：max( )xf x 可以轉(zhuǎn)化為：min( )xf x三、最優(yōu)化簡(jiǎn)介三、最優(yōu)化簡(jiǎn)介三、最優(yōu)化簡(jiǎn)介三、最優(yōu)化簡(jiǎn)介三、最優(yōu)化簡(jiǎn)介三、最優(yōu)化簡(jiǎn)介三、最優(yōu)化簡(jiǎn)介三、最優(yōu)化簡(jiǎn)介有約束最優(yōu)化最優(yōu)化方法分類（一）線性最優(yōu)化：目標(biāo)函數(shù)和約束條件都是線性的則稱為線性最優(yōu)化。 非線性最優(yōu)化：目標(biāo)函數(shù)和約束條件如果含有非線性的，則稱

16、為非線性最優(yōu)化。 （二）靜態(tài)最優(yōu)化：如果可能的方案與時(shí)間無(wú)關(guān)，則是靜態(tài)最優(yōu)化問(wèn)題。 動(dòng)態(tài)最優(yōu)化：如果可能的方案與時(shí)間有關(guān)，則是動(dòng)態(tài)最優(yōu)化問(wèn)題三、最優(yōu)化簡(jiǎn)介 線性規(guī)劃整數(shù)規(guī)劃非線性規(guī)劃動(dòng)態(tài)規(guī)劃多目標(biāo)規(guī)劃 對(duì)策論最優(yōu)化方法主要內(nèi)容（根據(jù)目標(biāo)函數(shù)，約束條件的特點(diǎn)將最優(yōu)化方法包含的主要內(nèi)容大致作如上劃分）三、最優(yōu)化簡(jiǎn)介n無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題的解法解析解法數(shù)值解法：最速下降法；Newton法；共軛梯度法；擬Newton法；信賴域法三、最優(yōu)化簡(jiǎn)介約束優(yōu)化問(wèn)題的基本解法l解析方法：Lagrange法l數(shù)值解法： 外罰函數(shù)法 內(nèi)障礙罰函數(shù)方法 廣義Lagrange乘子法 序列二次規(guī)劃方法三、最優(yōu)化簡(jiǎn)介線性規(guī)劃的基本

17、解法l單純形法：小型l對(duì)偶單純形法l內(nèi)點(diǎn)算法：大型三、最優(yōu)化簡(jiǎn)介整數(shù)規(guī)劃的基本解法l分支定界法l割平面法三、最優(yōu)化簡(jiǎn)介MATLAB優(yōu)化工具箱常用的優(yōu)化功能函數(shù)l求解線性規(guī)劃問(wèn)題的主要函數(shù)是linprog。l求解二次規(guī)劃問(wèn)題的主要函數(shù)是quadprog。l求解無(wú)約束非線性規(guī)劃問(wèn)題的主要函數(shù)是fminbnd、fminunc和fminsearch。l求解約束非線性規(guī)劃問(wèn)題的主要函數(shù)是fmincon、fgoalattain和fminimax。MATLAB優(yōu)化工具箱-線性規(guī)劃問(wèn)題1.主要應(yīng)用對(duì)象：主要應(yīng)用對(duì)象：（1）在有限的資源條件下完成最多的任務(wù)；（2）如何統(tǒng)籌任務(wù)以使用最少資源。2.數(shù)學(xué)模型形式：數(shù)

18、學(xué)模型形式： min f TX s.t. AXb （線性線性不等式約束條件） AeqX=beq （線性線性等式約束條件） lb X ub （邊界約束條件）約束條件約束條件決策變量決策變量目標(biāo)函數(shù)目標(biāo)函數(shù)非負(fù)數(shù)線性3.MATLAB中函數(shù)調(diào)用格式中函數(shù)調(diào)用格式 xopt, fopt=linprog( f, A, b, Aeq, beq, lb, ub, x0, options)最優(yōu)解最優(yōu)解最優(yōu)值最優(yōu)值目標(biāo)函目標(biāo)函數(shù)各維數(shù)各維變量系變量系數(shù)向量數(shù)向量初始點(diǎn)初始點(diǎn)可選項(xiàng)可選項(xiàng)MATLAB優(yōu)化工具箱-線性規(guī)劃問(wèn)題 4.4.例題例題 生產(chǎn)規(guī)劃問(wèn)題：某廠利用a,b,c三種原料生產(chǎn)A,B,C三種產(chǎn)品，已知生產(chǎn)

19、每種產(chǎn)品在消耗原料方面的各項(xiàng)指標(biāo)和單位產(chǎn)品的利潤(rùn)，以及可利用的數(shù)量，試制定適當(dāng)?shù)纳a(chǎn)規(guī)劃使得該工廠的總利潤(rùn)最大。生產(chǎn)每單位產(chǎn)品所消耗的原料現(xiàn)有原料數(shù)量（千克）ABCa342600b212400c132800單位產(chǎn)品利潤(rùn)（萬(wàn)元）243合計(jì)1800千克x1x2x32x14x23x33x14x22x32x1x1x23x22x32x3+ + + + + + + + +4.編制線性規(guī)劃計(jì)算的編制線性規(guī)劃計(jì)算的M文件文件f= 2, 4, 3A=3,4,2;2,1,2;1,3,2;b=600;400;800;Aeq=;beq=;lb=zeros(3,1);xopt,fopt=linprog(f,A,b,Ae

20、q,beq,lb)MATLAB優(yōu)化工具箱-線性規(guī)劃問(wèn)題3.確定約束條件：確定約束條件：X=x1,x2,x3T解：解： 1.確定決策變量：確定決策變量：max2x1+4x2+3x33x1+4x2+2x36002x1+x2+2x3400 x1+3x2+2x3800設(shè)生產(chǎn)A、B、C三種產(chǎn)品的數(shù)量分別是x1,x2,x3，決策變量： 根據(jù)三種單位產(chǎn)品的利潤(rùn)情況，按照實(shí)現(xiàn)總的利潤(rùn)最大化，建立關(guān)于決策變量的函數(shù)：2.建立目標(biāo)函數(shù)：建立目標(biāo)函數(shù)：根據(jù)三種資料數(shù)量限制，建立三個(gè)線性不等式約束條件5.M文件運(yùn)行結(jié)果：文件運(yùn)行結(jié)果：Optimization terminated successfully.xopt

21、=0.0000 66.6667 166.6667fopt=-766.6667x1,x2,x30-xopt, fopt=linprog( f, A, b, Aeq, beq, lb, ub, x0, options)MATLAB優(yōu)化工具箱-二次規(guī)劃問(wèn)題1.研究意義：研究意義：（1）最簡(jiǎn)單的非線性規(guī)劃問(wèn)題；（2）求解方法比較成熟。2.數(shù)學(xué)模型形式：數(shù)學(xué)模型形式： s.t. AXb （線性線性不等式約束條件） AeqX=beq （線性線性等式約束條件） lb X ub （邊界約束條件）XCHXX21)X(fminTT約束條件約束條件決策變量決策變量目標(biāo)函數(shù)目標(biāo)函數(shù)二次函數(shù)3.MATLAB中函數(shù)調(diào)用格

22、式中函數(shù)調(diào)用格式 xopt, fopt=quadprog(H,C, A, b, Aeq, beq, lb, ub, x0, options)最優(yōu)解最優(yōu)解最優(yōu)值最優(yōu)值目標(biāo)函目標(biāo)函數(shù)的海數(shù)的海賽矩陣賽矩陣初始點(diǎn)初始點(diǎn)可選項(xiàng)可選項(xiàng)目標(biāo)函目標(biāo)函數(shù)的一數(shù)的一次項(xiàng)系次項(xiàng)系數(shù)向量數(shù)向量MATLAB優(yōu)化工具箱-二次規(guī)劃問(wèn)題求解約束優(yōu)化問(wèn)題321232221xxx2xx2x2)X( f 6x2x3x)X(g321 4xxx2)X(h321 0 x,x,x321 s.t.XCHXX21)X( fTT ，其中： 321xxxX 200042024H 100Cxopt, fopt=quadprog( H, C, A,

23、 b, Aeq, beq, lb, ub, x0, options)(2)編寫求解二次規(guī)劃的M文件：H=4,-2,0;-2,4,0;0,0,2;C=0,0,1;A=1,3,2;b=6;Aeq=2,-1,1;beq=4;lb=zeros(3,1);xopt,fopt=quadprog(H,C,A,b,Aeq,beq,lb)MATLAB優(yōu)化工具箱-無(wú)約束非線性規(guī)劃問(wèn)題fminbnd要求目標(biāo)函數(shù)為連續(xù)函數(shù)要求目標(biāo)函數(shù)為連續(xù)函數(shù)只求解單變量問(wèn)題只求解單變量問(wèn)題fminunc可求解單變量和多變量問(wèn)題可求解單變量和多變量問(wèn)題適用于簡(jiǎn)單優(yōu)化問(wèn)題適用于簡(jiǎn)單優(yōu)化問(wèn)題可求解復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題可求解復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題fmins

24、earchMATLAB優(yōu)化工具箱-無(wú)約束非線性規(guī)劃問(wèn)題函數(shù)函數(shù)fminbndMATLAB優(yōu)化工具箱-無(wú)約束非線性規(guī)劃問(wèn)題例題：例題： 求解一維無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題f(x)=(x3+cosx+xlogx)/ex 在區(qū)間0,1中的極小值。解解： (1)編制求解優(yōu)化問(wèn)題的編制求解優(yōu)化問(wèn)題的M文件。文件。 %求解一維優(yōu)化問(wèn)題 fun=inline(x3+cos(x)+x*log(x)/exp(x),x);%目標(biāo)函數(shù) x1=0;x2=1;%搜索區(qū)間 xopt,fopt=fminbnd(fun,x1,x2) (2)編制一維函數(shù)圖形的編制一維函數(shù)圖形的M文件。文件。 ezplot(fun,0,10) title(

25、x3+cosx+xlogx)/ex) grid on運(yùn)行結(jié)果：xopt = 0.5223fopt = 0.3974MATLAB優(yōu)化工具箱-無(wú)約束非線性規(guī)劃問(wèn)題函數(shù)函數(shù)fminsearchMATLAB優(yōu)化工具箱-無(wú)約束非線性規(guī)劃問(wèn)題例題：例題：求解二維無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題 f(x)=(x14+3x12+x22-2x1-2x2-2x12x2 +6)的極小值。解解：(1)編制求解二維無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題的編制求解二維無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題的M文件。文件。 %求解二維優(yōu)化問(wèn)題求解二維優(yōu)化問(wèn)題 fun=x(1)4+3*x(1)2+x(2)2-2*x(1)-2*x(2)-2*x(1)2*x(2)+6; x0=0,0; %初始點(diǎn)初始點(diǎn) xopt,fopt=fminsearch(fun,x0) (2)討論。討論。 將目標(biāo)函數(shù)寫成函數(shù)文件的形式：將目