Question

用matlab优化，多目标优化问题，数学模型如下图，编程如下，为什么在两台机子上运行结果不一样

%文件名eg7_5.m%采用fgoalattain函数求多目标优化问题x0=[4,19,50];lb=[2;17;30];ub=[6;25;60];goal=[10,125];w=[0.01,0.0004];[xopt,fopt]=fgoalattain(@eg7_5_mubiao,... x0,goal,w,[],[],[],[],lb,ub,@eg7_5_yueshu)%文件名eg7_5_mubiao.m%求目标函数值的文件function f=eg7_5_mubiao(x)a=2.53*10^5/(x(1)^2*x(2)*x(3)*... (0.169+0.006666*x(2)-0.0000854*x(2)^2));b=2.53*10^5/(x(1)^2*x(2)*x(3)*... (0.2824+0.0014156*x(2)-0.000025216*x(2)^2));f(1)=abs(b-a);f(2)=2.5*x(1)*x(2);%文件名eg7_5_yueshu.m%非线性约束的M文件function[g,ceq]=eg7_5_yueshu(x)%求非线性约束不等式约束函数值g(1)=2.53*10^5/(x(1)^2*x(2)*x(3)*... (0.169+0.006666*x(2)-0.0000854*x(2)^2))-220;g(2)=2.53*10^5/(x(1)^2*x(2)*x(3)*... (0.2824+0.0014156*x(2)-0.000025216*x(2)^2))-220;g(3)=2.67*10^5/(x(1)*x(2)*x(3)^0.5)-600;ceq=[];
求高手解答，在线等，哪位好心人运行一下，告诉我结果

Answer 1

这很正常，复杂问题的求解往往采用先选取一个初始解，然后采用某种算法进行迭代的方式。fgoalattain函数应该就是采用这种方式。和传统的求解方式不同，这种方式求解并不能准确的得到最优解，而是通过算法向最优解逼近。算法的不同、初始解的不同以及迭代的次数都有可能影响到最终解，所以得到不同的解也是很正常的。