solve

Решите проблема уравнения или задача оптимизации

свернуть все на странице

Синтаксис

sol = solve(prob)

sol = solve(prob,x0)

sol = solve(___,Name,Value)

[sol,fval] = solve(___)

[sol,fval,exitflag,output,lambda] = solve(___)

Описание

пример

sol = solve(prob) решает задачу оптимизации или проблему уравнения prob.

пример

sol = solve(prob,x0) решает prob запуск с точки x0.

пример

sol = solve(___,Name,Value) изменяет процесс решения с помощью одного или нескольких аргументов пары "имя-значение" в дополнение к входным параметрам в предыдущих синтаксисах.

[sol,fval] = solve(___) также возвращает значение целевой функции в решении с помощью любого из входных параметров в предыдущих синтаксисах.

пример

[sol,fval,exitflag,output,lambda] = solve(___) также возвращает выходной флаг, описывающий выходное условие, output структура, содержащая дополнительную информацию о процессе решения, и, для задач оптимизации нецелого числа, структуры множителя Лагранжа.

Примеры

свернуть все

Решите задачу линейного программирования

Скрипт Open Live Script

Решите задачу линейного программирования, заданную задачей оптимизации.

x = optimvar('x');
y = optimvar('y');
prob = optimproblem;
prob.Objective = -x - y/3;
prob.Constraints.cons1 = x + y <= 2;
prob.Constraints.cons2 = x + y/4 <= 1;
prob.Constraints.cons3 = x - y <= 2;
prob.Constraints.cons4 = x/4 + y >= -1;
prob.Constraints.cons5 = x + y >= 1;
prob.Constraints.cons6 = -x + y <= 2;

sol = solve(prob)

Solving problem using linprog.

Optimal solution found.

sol = struct with fields:
    x: 0.6667
    y: 1.3333

Решите задачу нелинейного программирования Используя подход, основанный на проблеме

Скрипт Open Live Script

Найдите минимум peaks функция, которая включена в MATLAB® в области $x^{2} + y^{2} \leq 4$ . Для этого преобразуйте peaks функционируйте к выражению оптимизации.

prob = optimproblem;
x = optimvar('x');
y = optimvar('y');
fun = fcn2optimexpr(@peaks,x,y);
prob.Objective = fun;

Включайте ограничение как неравенство в переменных оптимизации.

prob.Constraints = x^2 + y^2 <= 4;

Установите начальную точку для x к 1 и y к –1, и решают задачу.

x0.x = 1;
x0.y = -1;
sol = solve(prob,x0)

Solving problem using fmincon.

Local minimum found that satisfies the constraints.

Optimization completed because the objective function is non-decreasing in 
feasible directions, to within the value of the optimality tolerance,
and constraints are satisfied to within the value of the constraint tolerance.

sol = struct with fields:
    x: 0.2283
    y: -1.6255

Решите смешано-целочисленную линейную программу, начинающую с начальной точки

Скрипт Open Live Script

Сравните количество шагов, чтобы решить задачу целочисленного программирования и с и без начальной допустимой точки. Проблема имеет восемь целочисленных переменных и четыре линейных ограничения равенства, и все переменные ограничиваются, чтобы быть положительными.

prob = optimproblem;
x = optimvar('x',8,1,'LowerBound',0,'Type','integer');

Создайте четыре линейных ограничения равенства и включайте их в проблему.

Aeq = [22    13    26    33    21     3    14    26
    39    16    22    28    26    30    23    24
    18    14    29    27    30    38    26    26
    41    26    28    36    18    38    16    26];
beq = [ 7872
       10466
       11322
       12058];
cons = Aeq*x == beq;
prob.Constraints.cons = cons;

Создайте целевую функцию и включайте ее в проблему.

f = [2    10    13    17     7     5     7     3];
prob.Objective = f*x;

Решите задачу, не используя начальную точку и исследуйте отображение, чтобы видеть количество узлов метода ветвей и границ.

[x1,fval1,exitflag1,output1] = solve(prob);

Solving problem using intlinprog.
LP:                Optimal objective value is 1554.047531.                                          

Cut Generation:    Applied 8 strong CG cuts.                                                        
                   Lower bound is 1591.000000.                                                      

Branch and Bound:

   nodes     total   num int        integer       relative                                          
explored  time (s)  solution           fval        gap (%)                                         
   10000      0.67         0              -              -                                          
   18027      1.11         1   2.906000e+03   4.509804e+01                                          
   21859      1.39         2   2.073000e+03   2.270974e+01                                          
   23546      1.50         3   1.854000e+03   1.180593e+01                                          
   24121      1.54         3   1.854000e+03   1.563342e+00                                          
   24294      1.55         3   1.854000e+03   0.000000e+00                                          

Optimal solution found.

Intlinprog stopped because the objective value is within a gap tolerance of the
optimal value, options.AbsoluteGapTolerance = 0 (the default value). The intcon
variables are integer within tolerance, options.IntegerTolerance = 1e-05 (the
default value).

Для сравнения найдите решение с помощью начальной допустимой точки.

x0.x = [8 62 23 103 53 84 46 34]';
[x2,fval2,exitflag2,output2] = solve(prob,x0);

Solving problem using intlinprog.
LP:                Optimal objective value is 1554.047531.                                          

Cut Generation:    Applied 8 strong CG cuts.                                                        
                   Lower bound is 1591.000000.                                                      
                   Relative gap is 59.20%.                                                         

Branch and Bound:

   nodes     total   num int        integer       relative                                          
explored  time (s)  solution           fval        gap (%)                                         
    3627      0.25         2   2.154000e+03   2.593968e+01                                          
    5844      0.38         3   1.854000e+03   1.180593e+01                                          
    6204      0.40         3   1.854000e+03   1.455526e+00                                          
    6400      0.42         3   1.854000e+03   0.000000e+00                                          

Optimal solution found.

Intlinprog stopped because the objective value is within a gap tolerance of the
optimal value, options.AbsoluteGapTolerance = 0 (the default value). The intcon
variables are integer within tolerance, options.IntegerTolerance = 1e-05 (the
default value).

fprintf('Without an initial point, solve took %d steps.\nWith an initial point, solve took %d steps.',output1.numnodes,output2.numnodes)

Without an initial point, solve took 24294 steps.
With an initial point, solve took 6400 steps.

Предоставление начальной точки не всегда улучшает проблему. Для этой проблемы, с помощью начальной точки экономит время и вычислительные шаги. Однако для некоторых проблем, начальная точка может вызвать solve сделать больше шагов.

Решите задачу целочисленного программирования с опциями не по умолчанию

Скрипт Open Live Script

Решите задачу

$\min_{x} (- 3 x_{1} - 2 x_{2} - x_{3}) s u b j e c t t o {\begin{array}{llllllllllllllllllll} x_{3} b i n a r y \\ x_{1}, x_{2} \geq 0 \\ x_{1} + x_{2} + x_{3} \leq 7 \\ 4 x_{1} + 2 x_{2} + x_{3} = 12 \end{array}$

не показывая итеративное отображение.

x = optimvar('x',2,1,'LowerBound',0);
x3 = optimvar('x3','Type','integer','LowerBound',0,'UpperBound',1);
prob = optimproblem;
prob.Objective = -3*x(1) - 2*x(2) - x3;
prob.Constraints.cons1 = x(1) + x(2) + x3 <= 7;
prob.Constraints.cons2 = 4*x(1) + 2*x(2) + x3 == 12;

options = optimoptions('intlinprog','Display','off');

sol = solve(prob,'Options',options)

sol = struct with fields:
     x: [2x1 double]
    x3: 1

Исследуйте решение.

sol.x

sol.x3

ans = 1

Используйте `intlinprog` решить линейную программу

Скрипт Open Live Script

Обеспечьте solve использовать intlinprog как решатель для задачи линейного программирования.

x = optimvar('x');
y = optimvar('y');
prob = optimproblem;
prob.Objective = -x - y/3;
prob.Constraints.cons1 = x + y <= 2;
prob.Constraints.cons2 = x + y/4 <= 1;
prob.Constraints.cons3 = x - y <= 2;
prob.Constraints.cons4 = x/4 + y >= -1;
prob.Constraints.cons5 = x + y >= 1;
prob.Constraints.cons6 = -x + y <= 2;

sol = solve(prob,'Solver', 'intlinprog')

Solving problem using intlinprog.
LP:                Optimal objective value is -1.111111.                                            


Optimal solution found.

No integer variables specified. Intlinprog solved the linear problem.

sol = struct with fields:
    x: 0.6667
    y: 1.3333

Возвратите все выходные параметры

Скрипт Open Live Script

Решите смешано-целочисленную задачу линейного программирования, описанную в, Решают задачу Целочисленного программирования с Опциями Не по умолчанию и исследуют все выходные данные.

x = optimvar('x',2,1,'LowerBound',0);
x3 = optimvar('x3','Type','integer','LowerBound',0,'UpperBound',1);
prob = optimproblem;
prob.Objective = -3*x(1) - 2*x(2) - x3;
prob.Constraints.cons1 = x(1) + x(2) + x3 <= 7;
prob.Constraints.cons2 = 4*x(1) + 2*x(2) + x3 == 12;

[sol,fval,exitflag,output] = solve(prob)

Solving problem using intlinprog.
LP:                Optimal objective value is -12.000000.                                           


Optimal solution found.

Intlinprog stopped at the root node because the objective value is within a gap
tolerance of the optimal value, options.AbsoluteGapTolerance = 0 (the default
value). The intcon variables are integer within tolerance,
options.IntegerTolerance = 1e-05 (the default value).

sol = struct with fields:
     x: [2x1 double]
    x3: 1

fval = -12

exitflag = 
    OptimalSolution

output = struct with fields:
        relativegap: 0
        absolutegap: 0
      numfeaspoints: 1
           numnodes: 0
    constrviolation: 0
            message: 'Optimal solution found....'
             solver: 'intlinprog'

Для проблемы без любых целочисленных ограничений можно также получить непустую структуру множителя Лагранжа как пятый выход.

Просмотрите решение с индексными переменными

Скрипт Open Live Script

Создайте и решите задачу оптимизации с помощью названный индексными переменными. Проблема состоит в том, чтобы максимизировать взвешенный прибылью поток фруктов в различные аэропорты согласно ограничениям на взвешенные потоки.

rng(0) % For reproducibility
p = optimproblem('ObjectiveSense', 'maximize');
flow = optimvar('flow', ...
    {'apples', 'oranges', 'bananas', 'berries'}, {'NYC', 'BOS', 'LAX'}, ...
    'LowerBound',0,'Type','integer');
p.Objective = sum(sum(rand(4,3).*flow));
p.Constraints.NYC = rand(1,4)*flow(:,'NYC') <= 10;
p.Constraints.BOS = rand(1,4)*flow(:,'BOS') <= 12;
p.Constraints.LAX = rand(1,4)*flow(:,'LAX') <= 35;
sol = solve(p);

Solving problem using intlinprog.
LP:                Optimal objective value is -1027.472366.                                         

Heuristics:        Found 1 solution using rounding.                                                 
                   Upper bound is -1027.233133.                                                     
                   Relative gap is 0.00%.                                                          

Cut Generation:    Applied 1 mir cut, and 2 strong CG cuts.                                         
                   Lower bound is -1027.233133.                                                     
                   Relative gap is 0.00%.                                                          


Optimal solution found.

Intlinprog stopped at the root node because the objective value is within a gap
tolerance of the optimal value, options.AbsoluteGapTolerance = 0 (the default
value). The intcon variables are integer within tolerance,
options.IntegerTolerance = 1e-05 (the default value).

Найдите оптимальный поток апельсинов и ягод в Нью-Йорк и Лос-Анджелес.

[idxFruit,idxAirports] = findindex(flow, {'oranges','berries'}, {'NYC', 'LAX'})

idxFruit = 1×2

     2     4

idxAirports = 1×2

     1     3

orangeBerries = sol.flow(idxFruit, idxAirports)

orangeBerries = 2×2

         0  980.0000
   70.0000         0

Это отображение означает, что никакие апельсины не идут в NYC, 70 ягод идут в NYC, 980 апельсинов идут в LAX, и никакие ягоды не идут в LAX.

Перечислите оптимальный поток следующего:

Fruit Airports

----- --------

Berries NYC

Apples BOS

Oranges LAX

idx = findindex(flow, {'berries', 'apples', 'oranges'}, {'NYC', 'BOS', 'LAX'})

idx = 1×3

     4     5    10

optimalFlow = sol.flow(idx)

optimalFlow = 1×3

   70.0000   28.0000  980.0000

Это отображение означает, что 70 ягод идут в NYC, 28 яблок идут в BOS, и 980 апельсинов идут в LAX.

Решите нелинейную систему уравнений, основанную на проблеме

Скрипт Open Live Script

Решить нелинейную систему уравнений

$\begin{array}{l} \exp (- \exp (- (x_{1} + x_{2}))) = x_{2} (1 + x_{1}^{2}) \\ x_{1} потому что (x_{2}) + x_{2} \sin (x_{1}) = \frac{1}{2} \end{array}$

с помощью подхода, основанного на проблеме сначала задайте x как двухэлементная переменная оптимизации.

x = optimvar('x',2);

Создайте левую сторону первого уравнения. Поскольку эта сторона не является полиномиальной или рациональной функцией, обработайте это выражение в выражение оптимизации при помощи fcn2optimexpr.

ls1 = fcn2optimexpr(@(x)exp(-exp(-(x(1)+x(2)))),x);

Создайте первое уравнение.

eq1 = ls1 == x(2)*(1 + x(1)^2);

Точно так же создайте левую сторону второго уравнения при помощи fcn2optimexpr.

ls2 = fcn2optimexpr(@(x)x(1)*cos(x(2))+x(2)*sin(x(1)),x);

Создайте второе уравнение.

eq2 = ls2 == 1/2;

Создайте проблему уравнения и поместите уравнения в проблему.

prob = eqnproblem;
prob.Equations.eq1 = eq1;
prob.Equations.eq2 = eq2;

Рассмотрите проблему.

show(prob)

  EquationProblem : 

	Solve for:
       x


 eq1:
       arg_LHS == (x(2) .* (1 + x(1).^2))

       where:

         anonymousFunction1 = @(x)exp(-exp(-(x(1)+x(2))));
         arg_LHS = anonymousFunction1(x);

 eq2:
       arg_LHS == 0.5

       where:

         anonymousFunction2 = @(x)x(1)*cos(x(2))+x(2)*sin(x(1));
         arg_LHS = anonymousFunction2(x);

Решите задачу, начинающую с точки [0,0]. Для подхода, основанного на проблеме задайте начальную точку как структуру с именами переменных как поля структуры. Для этой проблемы существует только одна переменная, x.

x0.x = [0 0];
[sol,fval,exitflag] = solve(prob,x0)

Solving problem using fsolve.

Equation solved.

fsolve completed because the vector of function values is near zero
as measured by the value of the function tolerance, and
the problem appears regular as measured by the gradient.

sol = struct with fields:
    x: [2x1 double]

fval = struct with fields:
    eq1: -2.4069e-07
    eq2: -3.8255e-08

exitflag = 
    EquationSolved

Просмотрите точку решения.

disp(sol.x)

    0.3532
    0.6061

Входные параметры

свернуть все

`prob` — Задача оптимизации или проблема уравнения
`OptimizationProblem` возразите | `EquationProblem` объект

Задача оптимизации или проблема уравнения, заданная как OptimizationProblem возразите или EquationProblem объект. Создайте задачу оптимизации при помощи optimproblem; создайте проблему уравнения при помощи eqnproblem.

Предупреждение

Подход, основанный на проблеме не поддерживает комплексные числа в целевой функции, нелинейных равенствах или нелинейных неравенствах. Если функциональное вычисление имеет комплексное число, как раз когда промежуточное значение, конечный результат может быть неправильным.

Пример: prob = optimproblem; prob.Objective = obj; prob.Constraints.cons1 = cons1;

Пример: prob = eqnproblem; prob.Equations = eqs;

`x0` — Начальная точка
структура

Начальная точка, заданная как структура с именами полей, равняется именам переменных в prob.

Для примера с помощью x0 с именованными индексными переменными смотрите, Создают Начальную Точку для Оптимизации с Именованными Индексными переменными.

Пример: если prob имеет переменные под названием x и y: x0.x = [3,2,17]; x0.y = [pi/3,2*pi/3].

Типы данных: struct

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

Пример: solve(prob,'options',opts)

`'options'` — Опции оптимизации
объект создается `optimoptions` | структура опций

Опции оптимизации, заданные как разделенная запятой пара, состоящая из 'options' и объект создается optimoptions или структура опций такой, как создано optimset.

Внутренне, solve вызовы функции соответствующий решатель, как детализировано в 'solver' ссылка аргумента. Убедитесь, что options совместимо с решателем. Например, intlinprog не позволяет опциям быть структурой и lsqnonneg не позволяет опциям быть объектом.

Для предложений на настройках опций, чтобы улучшить intlinprog решение или скорость решения, смотрите Настраивающееся Целочисленное Линейное Программирование. Для linprog, 'dual-simplex' по умолчанию алгоритм обычно эффективен памятью и быстр. Иногда, linprog решает большую задачу быстрее когда Algorithm опцией является 'interior-point'. Для предложений на настройках опций, чтобы улучшить решение нелинейной проблемы, см. широко использующиеся Опции: Настройка и Поиск и устранение проблем и Улучшает Результаты.

Пример: options = optimoptions('intlinprog','Display','none')

`'solver'` — Решатель оптимизации
`'intlinprog'` | `'linprog'` | `'lsqlin'` | `'lsqcurvefit'` | `'lsqnonlin'` | `'lsqnonneg'` | `'quadprog'` | `'fminunc'` | `'fmincon'` | `'fzero'` | `'fsolve'`

Решатель оптимизации, заданный как разделенная запятой пара, состоящая из 'solver' и имя перечисленного решателя. Для задач оптимизации эта таблица содержит доступные решатели для каждого проблемного типа.

Проблемный тип	Решатель по умолчанию	Другие позволенные решатели
Линейные объективные, линейные ограничения	`linprog`	`intlinprog`, `quadprog`, `fmincon`, `fminunc` (`fminunc` не рекомендуется, потому что неограниченные линейные программы или постоянные или неограниченными),
Линейные объективные, линейные и целочисленные ограничения	`intlinprog`	`linprog` (целочисленные проигнорированные ограничения)
Квадратичные объективные, линейные ограничения	`quadprog`	`fmincon`, `fminunc` (без ограничений)
Минимизируйте \|\| C*x - d \|\|^2 удовлетворяющий линейным ограничениям	`lsqlin` когда цель является константой плюс сумма квадратов линейных выражений	`quadproglsqnonneg` (Ограничения кроме x> = 0 проигнорированы для `lsqnonneg`), `fmincon`, `fminunc` (без ограничений)
Минимизируйте \|\| C*x - d \|\|^2 удовлетворяющий x> = 0	`lsqlin`	`quadproglsqnonneg`
Минимизируйте `sum(e(i).^2)`, где `e(i)` выражение оптимизации согласно связанным ограничениям	`lsqnonlin` когда цели дали форму в Запишите целевую функцию для основанных на проблеме наименьших квадратов	`lsqcurvefit`, `fmincon`, `fminunc` (без ограничений)
Минимизируйте общий нелинейный функциональный f (x)	`fminunc`	`fmincon`
Минимизируйте общий нелинейный функциональный f (x), удовлетворяющий некоторым ограничениям, или минимизируйте любой функциональный предмет к нелинейным ограничениям	`fmincon`	'none'

Примечание

Если вы выбираете lsqcurvefit как решатель для задачи наименьших квадратов, solve использование lsqnonlin. lsqcurvefit и lsqnonlin решатели идентичны для solve.

Внимание

Для проблем максимизации (prob.ObjectiveSense "max" или "maximize"), не задавайте решатель наименьших квадратов (один с именем, начинающим lsq). Если вы делаете, solve выдает ошибку, потому что эти решатели не могут максимизировать.

Для решения уравнения эта таблица содержит доступные решатели для каждого проблемного типа. В таблице,

* указывает на решатель по умолчанию для проблемного типа.
Y указывает на доступный решатель.
N указывает на недоступный решатель.

Поддерживаемые решатели для уравнений

Тип уравнения	`lsqlin`	`lsqnonneg`	`fzero`	`fsolve`	`lsqnonlin`
Линейный	*	N	Y (только скаляр)	Y	Y
Линейный плюс границы	*	Y	N	N	Y
Нелинейный скаляр	N	N	*	Y	Y
Нелинейная система	N	N	N	*	Y
Нелинейная система плюс границы	N	N	N	N	*

Пример: 'intlinprog'

Типы данных: char | string

Выходные аргументы

свернуть все

`sol` Решение
структура

Решение, возвращенное как структура. Поля структуры являются именами переменных оптимизации. Смотрите optimvar.

`fval` — Значение целевой функции в решении
вещественное число | вектор действительных чисел

Значение целевой функции в решении, возвращенном как вещественное число, или, для систем уравнений, вектора действительных чисел. Для задач наименьших квадратов, fval сумма квадратов остаточных значений в решении. Для решающих уравнение проблем, fval значение функции в решении, означая левую сторону минус правая сторона уравнений.

Совет

Если вы забыли просить fval для задачи оптимизации можно вычислить его использование:

fval = evaluate(prob.Objective,sol)

`exitflag` — Обоснуйте остановленный решатель
переменная перечисления

Обоснуйте, что остановленный решатель, возвратился как переменная перечисления. Можно преобразовать exitflag к его числовому эквивалентному использованию double(exitflag), и к его строке эквивалентное использование string(exitflag).

Эта таблица описывает выходные флаги для intlinprog решатель.

Выйдите из флага для `intlinprog`	Числовой эквивалент	Значение
`OptimalWithPoorFeasibility`	3	Решение выполнимо относительно относительного `ConstraintTolerance` допуск, но не выполнимо относительно абсолютного допуска.
`IntegerFeasible`	2	`intlinprog` остановленный преждевременно и найденный целочисленной допустимой точкой.
`OptimalSolution`	1	Решатель сходился к решению `x`.
`SolverLimitExceeded`	0	`intlinprog` превышает один из следующих допусков: `LPMaxIterations` `MaxNodes` `MaxTime` `RootLPMaxIterations` Смотрите допуски и критерий остановки. `solve` также возвращает этот выходной флаг, когда он исчерпывает память в корневом узле.
`OutputFcnStop`	-1	`intlinprog` зашедший выходная функция или функция построения графика.
`NoFeasiblePointFound`	-2	Никакая допустимая точка не найдена.
`Unbounded`	-3	Проблема неограниченна.
`FeasibilityLost`	-9	Решатель потерял выполнимость.

Exitflags 3 и -9 относитесь к решениям, которые имеют большой infeasibilities. Они обычно являются результатом линейных ограничительных матриц, которые имеют большое число обусловленности или проблемы, которые имеют большие компоненты решения. Чтобы откорректировать эти проблемы, попытайтесь масштабировать содействующие матрицы, устранить избыточные линейные ограничения или дать более трудные границы на переменных.

Эта таблица описывает выходные флаги для linprog решатель.

Выйдите из флага для `linprog`	Числовой эквивалент	Значение
`OptimalWithPoorFeasibility`	3	Решение выполнимо относительно относительного `ConstraintTolerance` допуск, но не выполнимо относительно абсолютного допуска.
`OptimalSolution`	1	Решатель сходился к решению `x`.
`SolverLimitExceeded`	0	Количество итераций превышает `options.MaxIterations`.
`NoFeasiblePointFound`	-2	Никакая допустимая точка не найдена.
`Unbounded`	-3	Проблема неограниченна.
`FoundNaN`	-4	`NaN` значение, с которым сталкиваются во время осуществления алгоритма.
`PrimalDualInfeasible`	-5	И основные и двойные проблемы неосуществимы.
`DirectionTooSmall`	-7	Поисковое направление слишком мало. Никакие дальнейшие успехи не могут быть сделаны.
`FeasibilityLost`	-9	Решатель потерял выполнимость.

Эта таблица описывает выходные флаги для lsqlin решатель.

Выйдите из флага для `lsqlin`	Числовой эквивалент	Значение
`FunctionChangeBelowTolerance`	3	Изменение в невязке меньше, чем заданный допуск `options.FunctionTolerance`. (`trust-region-reflective` алгоритм)
`StepSizeBelowTolerance`	2	Размер шага, меньший, чем `options.StepTolerance`, ограничениям удовлетворяют. (`interior-point` алгоритм)
`OptimalSolution`	1	Решатель сходился к решению `x`.
`SolverLimitExceeded`	0	Количество итераций превышает `options.MaxIterations`.
`NoFeasiblePointFound`	-2	Для задач оптимизации проблема неосуществима. Или, для `interior-point` алгоритм, размер шага, меньший, чем `options.StepTolerance`, но ограничениям не удовлетворяют. Для проблем уравнения не найдено никакое решение.
`IllConditioned`	-4	Плохо создание условий предотвращает дальнейшую оптимизацию.
`NoDescentDirectionFound`	-8	Поисковое направление слишком мало. Никакие дальнейшие успехи не могут быть сделаны. (`interior-point` алгоритм)

Эта таблица описывает выходные флаги для quadprog решатель.

Выйдите из флага для `quadprog`	Числовой эквивалент	Значение
`LocalMinimumFound`	4	Локальный минимум найден; минимум не уникален.
`FunctionChangeBelowTolerance`	3	Изменение в значении целевой функции меньше, чем заданный допуск `options.FunctionTolerance`. (`trust-region-reflective` алгоритм)
`StepSizeBelowTolerance`	2	Размер шага, меньший, чем `options.StepTolerance`, ограничениям удовлетворяют. (`interior-point-convex` алгоритм)
`OptimalSolution`	1	Решатель сходился к решению `x`.
`SolverLimitExceeded`	0	Количество итераций превышает `options.MaxIterations`.
`NoFeasiblePointFound`	-2	Проблема неосуществима. Или, для `interior-point` алгоритм, размер шага, меньший, чем `options.StepTolerance`, но ограничениям не удовлетворяют.
`IllConditioned`	-4	Плохо создание условий предотвращает дальнейшую оптимизацию.
`Nonconvex`	-6	Невыпуклая проблема обнаруживается. (`interior-point-convex` алгоритм)
`NoDescentDirectionFound`	-8	Не мог вычислить направление шага. (`interior-point-convex` алгоритм)

Эта таблица описывает выходные флаги для lsqcurvefit или lsqnonlin решатель.

Выйдите из флага для `lsqnonlin`	Числовой эквивалент	Значение
`SearchDirectionTooSmall`	4	Величина поискового направления была меньшей, чем `options.StepTolerance`.
`FunctionChangeBelowTolerance`	3	Изменение в невязке было меньше `options.FunctionTolerance`.
`StepSizeBelowTolerance`	2	Размер шага, меньший, чем `options.StepTolerance`.
`OptimalSolution`	1	Решатель сходился к решению `x`.
`SolverLimitExceeded`	0	Количество итераций превысило `options.MaxIterations` или количество функциональных оценок превысило `options.MaxFunctionEvaluations`.
`OutputFcnStop`	-1	Зашедший выходная функция или функция построения графика.
`NoFeasiblePointFound`	-2	Для задач оптимизации проблема неосуществима: границы `lb` и `ub` противоречивы. Для проблем уравнения не найдено никакое решение.

Эта таблица описывает выходные флаги для fminunc решатель.

Выйдите из флага для `fminunc`	Числовой эквивалент	Значение
`NoDecreaseAlongSearchDirection`	5	Предсказанное уменьшение в целевой функции меньше `options.FunctionTolerance` допуск.
`FunctionChangeBelowTolerance`	3	Изменение в значении целевой функции меньше `options.FunctionTolerance` допуск.
`StepSizeBelowTolerance`	2	Изменитесь в `x` меньше, чем `options.StepTolerance` допуск.
`OptimalSolution`	1	Величина градиента меньше, чем `options.OptimalityTolerance` допуск.
`SolverLimitExceeded`	0	Количество итераций превышает `options.MaxIterations` или количество функциональных оценок превышает `options.MaxFunctionEvaluations`.
`OutputFcnStop`	-1	Зашедший выходная функция или функция построения графика.
`Unbounded`	-3	Целевая функция при текущей итерации ниже `options.ObjectiveLimit`.

Эта таблица описывает выходные флаги для fmincon решатель.

Выйдите из флага для `fmincon`	Числовой эквивалент	Значение
`NoDecreaseAlongSearchDirection`	5	Величина косой производной в поисковом направлении меньше 2*`options.OptimalityTolerance` и максимальное ограничительное нарушение меньше `options.ConstraintTolerance`.
`SearchDirectionTooSmall`	4	Величина поискового направления меньше 2*`options.StepTolerance` и максимальное ограничительное нарушение меньше `options.ConstraintTolerance`.
`FunctionChangeBelowTolerance`	3	Изменение в значении целевой функции меньше `options.FunctionTolerance` и максимальное ограничительное нарушение меньше `options.ConstraintTolerance`.
`StepSizeBelowTolerance`	2	Изменитесь в `x` меньше `options.StepTolerance` и максимальное ограничительное нарушение меньше `options.ConstraintTolerance`.
`OptimalSolution`	1	Мера по оптимальности первого порядка меньше `options.OptimalityTolerance`, и максимальное ограничительное нарушение меньше `options.ConstraintTolerance`.
`SolverLimitExceeded`	0	Количество итераций превышает `options.MaxIterations` или количество функциональных оценок превышает `options.MaxFunctionEvaluations`.
`OutputFcnStop`	-1	Зашедший выходная функция или функция построения графика.
`NoFeasiblePointFound`	-2	Никакая допустимая точка не найдена.
`Unbounded`	-3	Целевая функция при текущей итерации ниже `options.ObjectiveLimit` и максимальное ограничительное нарушение меньше `options.ConstraintTolerance`.

Эта таблица описывает выходные флаги для fsolve решатель.

Выйдите из флага для `fsolve`	Числовой эквивалент	Значение
`SearchDirectionTooSmall`	4	Величина поискового направления меньше `options.StepTolerance`, уравнение решено.
`FunctionChangeBelowTolerance`	3	Изменение в значении целевой функции меньше `options.FunctionTolerance`, уравнение решено.
`StepSizeBelowTolerance`	2	Изменитесь в `x` меньше `options.StepTolerance`, уравнение решено.
`OptimalSolution`	1	Мера по оптимальности первого порядка меньше `options.OptimalityTolerance`, уравнение решено.
`SolverLimitExceeded`	0	Количество итераций превышает `options.MaxIterations` или количество функциональных оценок превышает `options.MaxFunctionEvaluations`.
`OutputFcnStop`	-1	Зашедший выходная функция или функция построения графика.
`NoFeasiblePointFound`	-2	Сходившийся к точке, которая не является корнем.
`TrustRegionRadiusTooSmall`	-3	Уравнение, не решенное. Доверительный радиус области стал слишком маленьким (`trust-region-dogleg` алгоритм).

Эта таблица описывает выходные флаги для fzero решатель.

Выйдите из флага для `fzero`	Числовой эквивалент	Значение
`OptimalSolution`	1	Уравнение решено.
`OutputFcnStop`	-1	Зашедший выходная функция или функция построения графика.
`FoundNaNInfOrComplex`	-4	`NaNInf`, или комплексное число, с которым сталкиваются во время поиска интервала, содержащего изменение знака.
`SingularPoint`	-5	Может сходиться к особой точке.
`CannotDetectSignChange`	-6	Не нашел две точки с противоположными знаками значения функции.

`output` — Информация о процессе оптимизации
структура

Информация о процессе оптимизации, возвращенном как структура. Структура output содержит поля в соответствующем базовом решателе выходное поле, в зависимости от который решатель solve названный:

'fmincon' output
'fminunc' output
'fsolve' output
'fzero' output
'intlinprog' output
'linprog' output
'lsqcurvefit' или 'lsqnonlin' output
'lsqlin' output
'lsqnonneg' output
'quadprog' output

solve включает дополнительное поле Solver в output структура, чтобы идентифицировать используемый решатель, такой как 'intlinprog'.

`lambda` — Множители Лагранжа в решении
структура

Множители Лагранжа в решении, возвращенном как структура.

Примечание

solve не возвращает lambda для решающих уравнение проблем.

Для intlinprog и fminunc решатели, lambda isempty. Для других решателей, lambda имеет эти поля:

Variables – Содержит поля для каждой переменной задачи. Каждое имя переменной задачи является структурой с двумя полями:
- Lower – Множители Лагранжа сопоставлены с переменной LowerBound свойство, возвращенное как массив одного размера с переменной. Ненулевые записи означают, что решение в нижней границе. Эти множители находятся в lambda структуры. Переменные.ниже.
- Upper – Множители Лагранжа сопоставлены с переменной UpperBound свойство, возвращенное как массив одного размера с переменной. Ненулевые записи означают, что решение в верхней границе. Эти множители находятся в lambda структуры. Переменные.верхний.
Constraints – Содержит поле для каждого ограничения задач. Каждое ограничение задач находится в структуре, имя которой является ограничительным именем, и чье значение является числовым массивом одного размера с ограничением. Ненулевые записи означают, что ограничение активно в решении. Эти множители находятся в lambda структуры. Ограничения..
Примечание
Элементы ограничительного массива у всех есть то же сравнение (<=, ==, или >=) и все имеют тот же тип (линеен, квадратичен, или нелинеен).

Алгоритмы

Внутренне, solve функция решает задачи оптимизации путем вызова решателя:

linprog для линейных объективных и линейных ограничений
intlinprog для линейных объективных и линейных ограничений и целочисленных ограничений
quadprog для квадратичных объективных и линейных ограничений
lsqlin или lsqnonneg для линейного метода наименьших квадратов с линейными ограничениями
lsqcurvefit или lsqnonlin для нелинейного метода наименьших квадратов со связанными ограничениями
fminunc для проблем без любых ограничений (даже переменные границы) и с общей нелинейной целевой функцией
fmincon для проблем с нелинейным ограничением, или с общей нелинейной целью и по крайней мере одним ограничением
fzero для скалярного нелинейного уравнения
lsqlin для систем линейных уравнений, с или без границ
fsolve для систем нелинейных уравнений без ограничений
lsqnonlin для систем нелинейных уравнений с границами

Перед solve может вызвать эти функции, проблемы должны быть преобразованы в форму решателя, любого solve или некоторые другие присоединенные функции или объекты. Это преобразование влечет за собой, например, линейные ограничения, имеющие матричное представление, а не переменное выражение оптимизации.

Первый шаг в алгоритме происходит, когда вы помещаете выражения оптимизации в проблему. OptimizationProblem объект имеет внутренний список переменных, используемых в его выражениях. Каждая переменная имеет линейный индекс в выражении и размер. Поэтому переменные задачи имеют подразумеваемую матричную форму. prob2struct функция выполняет преобразование от проблемной формы до формы решателя. Для примера смотрите, Преобразуют проблему в Структуру.

Для значения по умолчанию и позволенных решателей, что solve вызовы, в зависимости от проблемной цели и ограничений, смотрите 'solver'. Можно заменить значение по умолчанию при помощи 'solver' аргумент пары "имя-значение" при вызове solve.

Для алгоритма, что intlinprog использование, чтобы решить задачи MILP, см. intlinprog Алгоритм. Для алгоритмов, что linprog использование, чтобы решить задачи линейного программирования, см. Линейные Алгоритмы Программирования. Для алгоритмов, что quadprog использование, чтобы решить задачи квадратичного программирования, см. Алгоритмы Квадратичного программирования. Для линейного или алгоритмов решателя нелинейного метода наименьших квадратов, смотрите Наименьшие квадраты (Подбор кривой Модели) Алгоритмы. Для нелинейных алгоритмов решателя см. Неограниченные Нелинейные Алгоритмы Оптимизации и Ограниченные Нелинейные Алгоритмы Оптимизации.

Для нелинейного решения уравнения, solve внутренне представляет каждое уравнение как различие между левыми и правыми сторонами. Затем solve попытки минимизировать сумму квадратов компонентов уравнения. Для алгоритмов для решения нелинейных систем уравнений смотрите, что уравнение Решает Алгоритмы. Когда проблема также имеет границы, solve вызовы lsqnonlin минимизировать сумму квадратов компонентов уравнения. Смотрите Наименьшие квадраты (Подбор кривой Модели) Алгоритмы.

Примечание

Если ваша целевая функция является суммой квадратов, и вы хотите solve чтобы распознать его как таковой, запишите его как sum(expr.^2), и не как expr'*expr или любая другая форма. Внутренний синтаксический анализатор распознает только явные суммы квадратов. Для получения дополнительной информации смотрите Целевую функцию Записи для Основанных на проблеме Наименьших квадратов. Для примера смотрите Неотрицательную задачу для метода наименьших квадратов, Основанную на проблеме.

Вопросы совместимости

развернуть все

решите (prob, решатель), решите (prob, опции), и решите (prob, решатель, опции), синтаксисы были удалены

Ошибки, запускающиеся в R2018b

Выбрать опции или базовый решатель для solve, используйте пары "имя-значение". Например,

sol = solve(prob,'options',opts,'solver','quadprog');

Предыдущие синтаксисы не были столь же гибкими, стандартными, или расширяемыми как пары "имя-значение".

Документация

solve

Синтаксис

Описание

Примеры

Решите задачу линейного программирования

Решите задачу нелинейного программирования Используя подход, основанный на проблеме

Решите смешано-целочисленную линейную программу, начинающую с начальной точки

Решите задачу целочисленного программирования с опциями не по умолчанию

Используйте `intlinprog` решить линейную программу

Возвратите все выходные параметры

Просмотрите решение с индексными переменными

Решите нелинейную систему уравнений, основанную на проблеме

Входные параметры

`prob` — Задача оптимизации или проблема уравнения
`OptimizationProblem` возразите | `EquationProblem` объект

Предупреждение

`x0` — Начальная точка
структура

Аргументы в виде пар имя-значение

`'options'` — Опции оптимизации
объект создается `optimoptions` | структура опций

`'solver'` — Решатель оптимизации
`'intlinprog'` | `'linprog'` | `'lsqlin'` | `'lsqcurvefit'` | `'lsqnonlin'` | `'lsqnonneg'` | `'quadprog'` | `'fminunc'` | `'fmincon'` | `'fzero'` | `'fsolve'`

Примечание

Внимание

Выходные аргументы

`sol` Решение
структура

`fval` — Значение целевой функции в решении
вещественное число | вектор действительных чисел

Совет

`exitflag` — Обоснуйте остановленный решатель
переменная перечисления

`output` — Информация о процессе оптимизации
структура

`lambda` — Множители Лагранжа в решении
структура

Примечание

Примечание

Алгоритмы

Примечание

Вопросы совместимости

решите (prob, решатель), решите (prob, опции), и решите (prob, решатель, опции), синтаксисы были удалены

Смотрите также

Темы

Введенный в R2017b

Документация Optimization Toolbox

Поддержка

Документация

solve

Синтаксис

Описание

Примеры

Решите задачу линейного программирования

Решите задачу нелинейного программирования Используя подход, основанный на проблеме

Решите смешано-целочисленную линейную программу, начинающую с начальной точки

Решите задачу целочисленного программирования с опциями не по умолчанию

Используйте intlinprog решить линейную программу

Возвратите все выходные параметры

Просмотрите решение с индексными переменными

Решите нелинейную систему уравнений, основанную на проблеме

Входные параметры

prob — Задача оптимизации или проблема уравнения OptimizationProblem возразите | EquationProblem объект

Предупреждение

x0 — Начальная точка структура

Аргументы в виде пар имя-значение

'options' — Опции оптимизации объект создается optimoptions | структура опций

'solver' — Решатель оптимизации 'intlinprog' | 'linprog' | 'lsqlin' | 'lsqcurvefit' | 'lsqnonlin' | 'lsqnonneg' | 'quadprog' | 'fminunc' | 'fmincon' | 'fzero' | 'fsolve'

Примечание

Внимание

Выходные аргументы

sol Решение структура

fval — Значение целевой функции в решении вещественное число | вектор действительных чисел

Совет

exitflag — Обоснуйте остановленный решатель переменная перечисления

output — Информация о процессе оптимизации структура

lambda — Множители Лагранжа в решении структура

Примечание

Примечание

Алгоритмы

Примечание

Вопросы совместимости

решите (prob, решатель), решите (prob, опции), и решите (prob, решатель, опции), синтаксисы были удалены

Смотрите также

Темы

Введенный в R2017b

Документация Optimization Toolbox

Поддержка

Используйте `intlinprog` решить линейную программу

`prob` — Задача оптимизации или проблема уравнения
`OptimizationProblem` возразите | `EquationProblem` объект

`x0` — Начальная точка
структура

`'options'` — Опции оптимизации
объект создается `optimoptions` | структура опций

`'solver'` — Решатель оптимизации
`'intlinprog'` | `'linprog'` | `'lsqlin'` | `'lsqcurvefit'` | `'lsqnonlin'` | `'lsqnonneg'` | `'quadprog'` | `'fminunc'` | `'fmincon'` | `'fzero'` | `'fsolve'`

`sol` Решение
структура

`fval` — Значение целевой функции в решении
вещественное число | вектор действительных чисел

`exitflag` — Обоснуйте остановленный решатель
переменная перечисления

`output` — Информация о процессе оптимизации
структура

`lambda` — Множители Лагранжа в решении
структура