matlab优化工具箱的应用

一：matlab优化工具箱能解决的问题：

优化工具箱主要可以用于解决以下问题：

（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-极小值问题以及半无限极小值问题；
（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。

二：matlab优化工具箱的结构



三：matlab优化工具箱函数







四：matlab优化工具箱的GUI的使用
在命令行上输入optimtool即可打开优化工具箱的GUI操作
GUI界面如下所示：



优化选项
GUI优化工具的优化选项包括9大类。
Stopping criteria：停止准则；
Function value check：函数值检查；
User-supplied derivatives：用户自定义微分（或梯度）函数；
Approximated derivatives：自适应微分（或梯度）；
Algorithm settings：算法设置；
Inner iteration stopping criteria：内迭代停止准则；
Plot functions：用户自定义绘图函数；
Output functions：用户自定义输出函数；
Display to command window：输出到命令行窗口。

五：优化工具箱应用实例



启动优化工具：
然后在Solver下拉选框中选择fminsearch；
目标函数栏输入@(x)abs(x^2-3*x+2)；
初始点输入-7，其余参数默认；
单击Start按钮运行。
运行就可得到极小值和对应的值

运行结果如下：