1楼:兔子和小强
假设最来
优时候的a1不等于自a2,那么取a1' = a2' = max将是更优的解。因此,最优时候的a1与a2必定相等。
给定角加速度a时,加速时间越长那么转过的角度越多。在加速度不大于0.5g的约束下,加速时间最多可以是:
加速与减速过程所转过的角度是a*t(a)^2,是个随a递减的函数。假设最优时候的角加速度为a,加速时间t < t(a),那么可以增大a到某个值a',加速时间为t(a'),使得a'*t(a')^2 = at^2。因此,最优时候的加速时间必取到最大值。
综上,可得最终优化式子:
**如下:
g = 9.8;
r = .056;
t = @(a)(g^2/(4*r^2*a^4)-1/a^2)^(1/4);
f = @(a)t(a)+22.2/a/t(a);
a = fminsearch(f, 1e-6);
fprintf('a1 = a2 = %f\nt1 = t3 = %f\nt2 = %f\n', a, t(a), 22.2/a/t(a)-t(a))
如何用matlab求解非线性约束优化问题
2楼:晚霞满天
方法/步骤
此题的问题描如下图。由于本经验主要是谈非线性约束下的最优化问题,对于其他线性约束就不再考虑。
然后启动matlab。新建一个函数文件,用来写目标函数。
在编辑器窗口中写入我们要求的目标函数,并保存,注意使函数名与文件名相同。
然后再新建一个函数文件,用来编写非线性约束条件。步骤及其注意事项同上。额外需要注意的是,需要将两个函数文件放在同一个文件夹中。
最后,在命令行窗口处写入fmincon命令。此处需要注意的是,对于没有的线性约束条件的位置药用空矩阵代替,并且初始条件需要满足非线性约束条件(本例中写的是[1,2])。
敲下键盘上的enter建,结果得出。可以发现exitflag=1是大于0的,所以结果正确。
用matlab求解一个优化问题(目标函数非线性,约束函数线性)
3楼:化学工程
程序编的非常好,只有一句:size(x) = [4,3]改为x =zeros(4,3) 即可。
%******************************===
function fff
clear;clc;
a= [1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0;
0,0,0,1,1,1,0,0,0,0,0,0;
0,0,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0;
0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1;
-1,0,0,-1,0,0,-1,0,0,-1,0,0;
0,-1,0,0,-1,0,0,-1,0,0,-1,0;
0,0,-1,0,0,-1,0,0,-1,0,0,-1]
b=[200-1.645*10;
300-1.645*10;
400-1.645*10;
200-1.645*10;
-100-1.645*10;
-300-1.645*10;
-400-1.645*10]
x0=[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0];
lb=[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0];
ub=;
[x,fval,exitflag]=fmincon(@myobj,x0,a,b,,,lb,ub)
function f=myobj(x)
c = [12 21 21; 13 20 23; 15 17 27; 17 19 31];
x =zeros(4,3)
y = c.*x;
y = sum(y(:));
s = 0;
for i = 1:4
sg = sum(x(i,:));
s = s+sg.^0.6;
endf = y+200*s;
%*************************====
运行结果:
x =19.5167 69.5167 94.
5167 38.7083 88.7083 113.
7083 38.7083 88.7083 113.
7083 19.5167 69.5167 94.
5167
fval =
0exitflag =1
4楼:匿名用户
global optimal solution found.
objective value: 112550.5
objective bound: 112550.4
infeasibilities: 0.000000
extended solver steps: 83
total solver iterations: 4753
variable value reduced cost
x1 50.65000 0.000000
x2 0.000000 7.000000
x3 132.9000 0.000000
x4 0.000000 3.438348
x5 0.000000 8.438348
x6 283.5500 0.000000
x7 65.80000 0.000000
x8 316.4500 0.000000
x9 0.000000 0.1050611e+09
x10 0.000000 2.000000
x11 0.000000 2.000000
x12 0.000000 0.1050611e+09
row slack or surplus dual price
1 112550.5 -1.000000
2 0.000000 3.000000
3 0.000000 5.438348
4 1.300000 0.000000
5 183.5500 0.000000
6 0.000000 -215.0000
7 0.000000 -217.0000
8 0.000000 -40.97349
高等数学，由边际函数求最优化问题，最好有解答过程谢谢
1楼 匿名用户 6 总成本 c q c q dq 2dq 2q c0 c 0 0 c1 0 c q 2q 总收入 r q r q dq 7 2q dq 7q q 2 c1 r 0 0 c1 0 r q 7q q 2 设总利润为l q l q r q c q 7q q 2 2q q 2 5q q 5 ...
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