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Matlab optimtool优化(Optimization)工具箱

   日期:2024-12-27     作者:e20cc    caijiyuan  
核心提示: 1 工具箱概述1.1 功能       (1)求解无约束条件非线性极小值;       (2)求解约束
 1 工具箱概述
1.1 功能
       (1)求解无约束条件非线性极小值
       (2)求解约束条件下非线性极小值,包括目标逼近问题、极大-极小值问题和半无限极小值问题
       (3)求解二次规划和线性规划问题
       (4)非线性最小二乘逼近和曲线拟合
       (5)非线性系统的方程求解
       (6)约束条件下的线性最小二乘优化
       (7)求解复杂结构的大规模优化问题。
1.2 工具箱的新特色
       MATLAB R2008b使用的是4.1版本的优化工具箱,较3.x的变化在于
(1)    fmincon、fminimax和fgoalattain中引入了并行机制,加快梯度计算速度
(2)    函数gatool和pserchtool整合到优化工具箱GUI中
(3)    函数fmincon的求解器中新增内点算法
(4)    提供了KNITRO优化库的接口
(5)    函数lsqcurvefit、lsqnonlin和fsolve的优化选项参数PrecondBandWinth默认值由0变为inf
(6)    优化选项参数TolConSQP的默认值改为1e-6
(7)    输出结构中引入了参数constrviolation。
2 工具箱函数
常用函数
一元函数极小值 X=fminbnd(‘F’,x1,x2)
无约束极小值 X=fminunc(‘F’,X0)X=fminsearch(‘F’,X0)
线性规划 X=linprog(c,A,b)
0-1整数规划 X=bintprog(F)
二次规划 X=quadprog(H,c,A,b)
约束极小值(非线性规划 X=fmincon(‘FG’,X0)
非线性最小二乘 X=lsqnonlin(F,X0)
目标达到问题 X=fgoalattain(‘F’,x,goal,w)
极小极大问题 X=fminimax(‘FG’,x0)
输入参数中可以用options,用于所有函数,其中包括有一下参数。
(1)              Display:结果显示方式,off不显示,iter显示每次迭代的信息,final为最终结果,notify只有当求解不收敛的时候才显示结果。
(2)              MaxFunevals:允许函数计算的最大次数,取值为正整数。
(3)              MaxIter:允许迭代的最大次数,正整数。
(4)              TolFun:函数值(计算结果)精度,正整数。
(5)              TolX:自变量的精度,正整数。
而且可以用函数optimset创建和修改。
       模型输入时需要注意问题
(1)    目标函数最小化
(2)    约束非正
(3)    避免使用全局变量。
3 GUI优化工具
3.1 启动
命令行输入optimtool
       Start->Toolboxes->Optimization->Optimization tool(optimtool)。
3.2 界面
图一:GUI优化工具的界面
       分为三块
最左边是优化问题的描述及计算结果显示,中间为优化选项的设置,右边是帮助(可隐藏,右上角的<<)。具体各选项的功能和作用不做记录。
3.3 使用步骤
选择求解器solver和优化算法algorithm
选定目标函数(objective function
设定目标函数的相关参数
设置优化选项
单击“start”按钮,运行求解
查看求解器的状态和求解结果
将目标函数、选项和结果导入导出。
具体的如图二所示
图二:步骤示意图
Algorithm有两个选择:Large scale和Medium scale,设置完参数点击start即可得到如图中的结果。
3.4.2 无约束优化(fminsearch求解器
求f(x)=|x^2-3*x+2|的极小值,初始点取x=-7,比较fminunc和fminsearch的差别。
:启动优化工具
用fminunc时设置参数如图
点击start得到结果。
用fminsearch时如下图
用fminunc时结果是1.5,而用fminsearch时结果是2。计算原等式有极小值为2,由此有对于非光滑优化问题fminunc可能求不到正确的结果,而fminsearch却能很好地解决这类问题的求解。
3.4.3 约束优化(fmincon求解器
可用算法有Trust region reflective(信赖域反射算法)、Active set(有效集算法)、Interior point(内点算法)。
求f(x)=-x1*x2*x3的极小值,约束条件是-x1-2*x2-2*x3<=0且x1+2*x2+2*x3<=72,初始点(10,10,10)。
:首先见M文件,约定FunUnc(x)=-x(1)*x(2)*x(3)
function y=FunUnc(x)
y=-x(1)*x(2)*x(3);
启动优化工具,设置参数如图
3.4.4 非线性最小二乘优化(lsqnonlin求解器
求minS=(x^2+x-1)^2+(2*x^2-3)^2 ,初始点为x=5 。
:启动优化工具,设置参数,点start得结果如下图所示;
3.4.5 线性规划(linprog求解器
       略,f处输入函数多项式的系数。基本方法如前面几类。
3.4.6 智能优化算法(ga求解器
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