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5.fmincon求解器 求解器为fmincon的可用算法有:“Interior point”(内点算法)、“SQP”算法、“Active set”(有效集算法)和“Trust region reflective”(信赖域反射算法)。利用“Trust region reflective”算法,不能有线性不等式约束条件。 首页 例如,对【例9-7】中的优化问题求解。只需将界面上的“Solver”选择为“fmincon-Constrained nonlinear minimization”;“Algorithm”下拉选框中选择“Interior point”,“Objective function”中直接填写函数x(1)^2+x(2)^2-x(1)*x(2)-2*x(1)-5*x(2),“Start point”处填写[0,1],“A”填写[-2 3],“b”填写6,“Nonlinear constraint function”填写所定义的文件名@myfun1,其中函数程序为: function [c, ceq]=myfun1 (x) c=(x(1)-1)^2-x(2); ceq=[ ]; end 点击按钮“Start”,就显示出运行结果,如图所示。 首页 6.bintprog求解器 例如,对【例9-10】中的优化问题求解。只需将界面上的“Solver”,选择为“bintprog-Binary integer programming”,“f”处填写[1;2;3;1;1],“A”处填写[-2 -3 -5 -4 -7;-1 -1 -4 -2 -2],“b”处填写[-8;-5],“Start point”选择单选框“Let algorithm choose point”,点击按钮“Start”,就显示出运行结果, 首页 导出结果如下: optimresults optimresults = x: [5x1 double] fval: 3 exitflag: 1 output: [1x1 struct] optimresults.x ans = % 为减少篇幅,显示结果ans的转置ans 1 0 0 1 1 7.quadprog求解器 求解器为quadprog的可用算法有:“Interior point convex”(内点凸算法)、“Trust region reflective”(信赖域反射算法)和“Active set”(有效集算法)。利用“Trust region reflective”算法,不能有线性不等式约束条件,利用“Active set”算法,必须选取初始条件。 首页 例如,对【例9-11】中的优化问题求解。只需将界面上的“Solver”选择为“quadprog-Quadratic programming”;“Algorithm”下拉选框中选择“Interior point convex”,“H”处填写[2 -4;-4 8],“f”处填写[3; -4] ,“A”处填写[-2 1;-1 2],“b”处填写[2;3],“Lower”处填写[0;0],点击按钮“Start”,就显示出运行结果,如图所示。 首页 9.4 综合实例 9.4.1 证券资产投资组合 某股民要购买三种股票,并根据市场状况判断这三种股票的预期收益率分别为0.25、0.15和0.2,且要求股票1与股票3权重之和小于股票2权重,股票3至少购买20%的份数,求解在上述约束条件下收益率最大的投资组合(市场不允许卖空)。 9.4.2 营养配餐问题 假定一个成年人每天需要从食物中获得5000千卡的热量、120克蛋白质和600毫克的钙。如果市场上只有普遍的猪肉、鸡蛋、大米和白菜四种食品可供选择,经测定它们每千克大约所含的热量、营养成分和市场价格如表9-2所示,问每天如何选择才能在满足营养的前提下使购买食品的费用最小? 序号 1 2 3 4 食品(每千克) 猪肉 鸡蛋 大米 白菜 热量 (千卡) 4000 1700 3430 410 蛋白质 (克) 145 180 80 2 钙 (毫克) 60 560 90 430 价格 (元) 26 8 5 3 9.4.3 指派问题 某工程有n项任务,需要n个人去完成,每人只能做一件。由于每人能力不同,完成每项任务用的时间、费用也不同。因此,如何安排某人做某项任务使完成效率最高或总的时间最省(费用最小),这就是指派问题,它是0-1规划问题。 * * 第9章 最优化计算 9.1 无约束优化问题 9.2 约束优化问题 9.3 GUI优化工具
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