張建生
【摘 要】優(yōu)化問題是數(shù)學(xué)建模中最常見的問題,本文全面系統(tǒng)的闡述各種類型優(yōu)化問題的MATLAB解法,包括無約束優(yōu)化問題、有約束優(yōu)化問題、線性優(yōu)化問題、二次優(yōu)化問題等。
【關(guān)鍵詞】數(shù)學(xué)建模;優(yōu)化問題;計(jì)算機(jī)求解;MATLAB語言
最優(yōu)化問題就是求最大(?。┲祮栴},是數(shù)學(xué)建模中最常見的問題,幾乎每個(gè)建模問題都離不開優(yōu)化。數(shù)學(xué)建模是用來解決實(shí)際問題,而在現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)生活中,每個(gè)人、每個(gè)單位都希望自己所從事的事情能達(dá)到最化化。數(shù)學(xué)建模中的優(yōu)化問題主要有四種類型,即無約束的優(yōu)化問題、有約束的優(yōu)化問題、線性優(yōu)化(規(guī)劃)問題和二次化化(規(guī)劃)問題。
一、無約束最優(yōu)化(fminunc)
命令 利用函數(shù)fminunc求無約束函數(shù)最小值
函數(shù) fminunc
格式 :
x = fminunc(fun,x0) %返回給定初始點(diǎn)x0的最小函數(shù)值點(diǎn)
x = fminunc(fun,x0,options) % options為指定優(yōu)化參數(shù)
[x,fval] = fminunc(…) %fval最優(yōu)點(diǎn)x處的函數(shù)值
[x,fval,exitflag] = fminunc(…) % exitflag為終止迭代的條件,與上同。
[x,fval,exitflag,output] = fminunc(…) %output為輸出優(yōu)化信息
二、有約束的最優(yōu)化(fmincon)
有約束的多元函數(shù)的最優(yōu)化的標(biāo)準(zhǔn)形式為:
min f(x)
s.t C(x)<=0
Ceq(x)=0
A*x<=b
Aeq*x=beq
lb<=x<=ub
其中:x、b、beq、lb、ub是向量,A、Aeq為矩陣,C(x)、Ceq(x)是返回向量的函數(shù),f(x)為目標(biāo)函數(shù),f(x)、C(x)、Ceq(x)可以是非線性函數(shù)。函數(shù) fmincon
格式:
x = fmincon(fun,x0,A,b)
x = fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq)
x = fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub)
x = fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon)
x = fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon,options)
[x,fval] = fmincon(…)
[x,fval,exitflag] = fmincon(…)
[x,fval,exitflag,output] = fmincon(…)
[x,fval,exitflag,output,lambda] = fmincon(…)
[x,fval,exitflag,output,lambda,grad] = fmincon(…)
參數(shù)說明:fun為目標(biāo)函數(shù),它可用前面的方法定義;
x0為初始值;
A、b滿足線性不等式約束 ,若沒有不等式約束,則取A=[ ],b=[ ];
B、Aeq、beq滿足等式約束 ,若沒有,則取Aeq=[ ],beq=[ ];
C、lb、ub滿足 ,若沒有界,可設(shè)lb=[ ],ub=[ ];
D、nonlcon的作用是通過接受的向量x來計(jì)算非線性不等約束 和等式約束 分別在x處的估計(jì)C和Ceq,通過指定函數(shù)柄來使用,
如: x = fmincon(@myfun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,@mycon)
先建立非線性約束函數(shù),并保存為mycon.m:function [C,Ceq] = mycon(x)
C = … % 計(jì)算x處的非線性不等約束 的函數(shù)值。
Ceq = … % 計(jì)算x處的非線性等式約束 的函數(shù)值。
lambda是Lagrange乘子,它體現(xiàn)哪一個(gè)約束有效。
output輸出優(yōu)化信息;
grad表示目標(biāo)函數(shù)在x處的梯度;
hessian表示目標(biāo)函數(shù)在x處的Hessiab值。
三、線性規(guī)劃問題(linprog)
min f(x) x屬于R
s.t: A*x<=b;
Aeq*x=beq;
lb<=x<=ub;
其中f、x、b、beq、lb、ub為向量,A、Aeq為矩陣。
函數(shù) linprog
格式:
x = linprog(f,A,b) %求min f s.t 線性規(guī)劃的最優(yōu)解。
x = linprog(f,A,b,Aeq,beq) %不等式約束 ,若沒有不等式約束 ,則A=[ ],b=[ ]。
x = linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub)%指定x的范圍 ,若沒有等式約束 ,則Aeq=[ ],beq=[ ]
x = linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0) %設(shè)置初值x0
x = linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0,options) % options為指定的優(yōu)化參數(shù)
[x,fval] = linprog(…) % 返回目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)值,即fval= f
[x,lambda,exitflag] = linprog(…) % lambda為解x的Lagrange乘子。
[x, lambda,fval,exitflag] = linprog(…) % exitflag為終止迭代的錯(cuò)誤條件。
說明:若exitflag>0表示函數(shù)收斂于解x,exitflag=0表示超過函數(shù)估值或迭代的最大數(shù)字,exitflag<0表示函數(shù)不收斂于解x。
四、二次規(guī)劃(quadprog)
標(biāo)準(zhǔn)型為:
Min Z= XTHX+cTX
s.t. AX<=b
VLB≤X≤VUB
用MATLAB軟件求解,其輸入格式如下:
1.x=quadprog(H,C,A,b);
2.x=quadprog(H,C,A,b,Aeq,beq);
3.x=quadprog(H,C,A,b,Aeq,beq,VLB,VUB);
4.x=quadprog(H,C,A,b, Aeq,beq ,VLB,VUB,X0);
5.x=quadprog(H,C,A,b, Aeq,beq ,VLB,VUB,X0,options);
6.[x,fval]=quaprog(...);
7.[x,fval,exitflag]=quaprog(...);
8.[x,fval,exitflag,output]=quaprog(...);
參考文獻(xiàn):
[1]孫祥、徐流美、吳清. MATLAB7.0基礎(chǔ)教程. 清華大學(xué)出版社. 2005年
[2] 林雪松、周婧、林德新. MATLAB7.0應(yīng)用集錦. 機(jī)械工業(yè)出版社. 2006年
[3]邱李華. MATLAB7及工程問題解決方案. 機(jī)械工業(yè)出版社. 2006年