
线性规划 matlab求解工具有哪些
1个回答
2016-02-01
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线性规划是一种优化方法,Matlab优化工具箱中有现成函数linprog对如下式描述的LP问题求解:
% min f'x
% s.t .(约束条件): Ax<=b
% (等式约束条件): Aeqx=beq
% lb<=x<=ub
linprog函数的调用格式如下:
x=linprog(f,A,b)
x=linprog(f,A,b,Aeq,beq)
x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub)
x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0)
x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0,options)
[x,fval]=linprog(…)
[x, fval, exitflag]=linprog(…)
[x, fval, exitflag, output]=linprog(…)
[x, fval, exitflag, output, lambda]=linprog(…)
其中:
x=linprog(f,A,b)返回值x为最优解向量。
x=linprog(f,A,b,Aeq,beq) 作有等式约束的问题。若没有不等式约束,则令A=[ ]、b=[ ] 。
x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0,options) 中lb ,ub为变量x的下界和上界,x0为初值点,options为指定优化参数进行最小化。
Options的参数描述:
Display显示水平。 选择’off’ 不显示输出;选择’Iter’显示每一 步迭代过程的输出;选择’final’ 显示最终结果。
MaxFunEvals 函数评价的最大允许次数
Maxiter 最大允许迭代次数
TolX x处的终止容限
[x,fval]=linprog(…) 左端 fval 返回解x处的目标函数值。
[x,fval,exitflag,output,lambda]=linprog(f,A,b, Aeq,beq,lb,ub,x0) 的输出部分:
exitflag 描述函数计算的退出条件:若为正值,表示目标函数收敛于解x处;若为负值,表示目标函数不收敛;若为零值,表示已经达到函数评价或迭代的最大次数。
output 返回优化信息:output.iterations表示迭代次数;output.algorithm表示所采用的算法;outprt.funcCount表示函数评价次数。
lambda 返回x处的拉格朗日乘子。它有以下属性:
lambda.lower-lambda的下界;
lambda.upper-lambda的上界;
lambda.ineqlin-lambda的线性不等式;
lambda.eqlin-lambda的线性等式。
% min f'x
% s.t .(约束条件): Ax<=b
% (等式约束条件): Aeqx=beq
% lb<=x<=ub
linprog函数的调用格式如下:
x=linprog(f,A,b)
x=linprog(f,A,b,Aeq,beq)
x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub)
x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0)
x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0,options)
[x,fval]=linprog(…)
[x, fval, exitflag]=linprog(…)
[x, fval, exitflag, output]=linprog(…)
[x, fval, exitflag, output, lambda]=linprog(…)
其中:
x=linprog(f,A,b)返回值x为最优解向量。
x=linprog(f,A,b,Aeq,beq) 作有等式约束的问题。若没有不等式约束,则令A=[ ]、b=[ ] 。
x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0,options) 中lb ,ub为变量x的下界和上界,x0为初值点,options为指定优化参数进行最小化。
Options的参数描述:
Display显示水平。 选择’off’ 不显示输出;选择’Iter’显示每一 步迭代过程的输出;选择’final’ 显示最终结果。
MaxFunEvals 函数评价的最大允许次数
Maxiter 最大允许迭代次数
TolX x处的终止容限
[x,fval]=linprog(…) 左端 fval 返回解x处的目标函数值。
[x,fval,exitflag,output,lambda]=linprog(f,A,b, Aeq,beq,lb,ub,x0) 的输出部分:
exitflag 描述函数计算的退出条件:若为正值,表示目标函数收敛于解x处;若为负值,表示目标函数不收敛;若为零值,表示已经达到函数评价或迭代的最大次数。
output 返回优化信息:output.iterations表示迭代次数;output.algorithm表示所采用的算法;outprt.funcCount表示函数评价次数。
lambda 返回x处的拉格朗日乘子。它有以下属性:
lambda.lower-lambda的下界;
lambda.upper-lambda的上界;
lambda.ineqlin-lambda的线性不等式;
lambda.eqlin-lambda的线性等式。

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