Проблемы, решаемые функциями панели инструментов оптимизации

В следующих таблицах показаны функции, доступные для минимизации, многообъективной оптимизации, решения уравнений и решения задач наименьших квадратов (подгонки модели).

Проблемы минимизации

Напечатать	Формулировка	Решающее устройство
Скалярная минимизация	$\underset{}{} minxf (x$ ) таким образом, что lb < x < ub (x является скалярным)	`fminbnd`
Неограниченная минимизация	$\underset{}{} minxf (x$ )	`fminunc`, `fminsearch`
Линейное программирование	$\underset{}{}^{} minxfTx$ так, что A· x ≤ b, Aeq· x = beq, lb ≤ x ≤ ub	`linprog`
Смешанно-целочисленное линейное программирование	$\underset{}{}^{} minxfTx$ так, что A· x ≤ b, Aeq· x = beq, lb ≤ x ≤ ub, x (intcon) является целочисленным	`intlinprog`
Квадратичное программирование	$\underset{}{} \frac{}{}^{} minx12xTHx +^{}$ cTx так, что A· x ≤ b, Aeq· x = beq, lb ≤ x ≤ ub	`quadprog`
Коническое программирование	$\underset{}{}^{} minxfTx$ так, что $‖^{}$ A⋅x−b‖≤dT⋅x−γ, A· x ≤ b, Aeq · x = beq, lb ≤ x ≤ ub	`coneprog`
Ограниченная минимизация	$\underset{}{} minxf (x$ ) так, что c (x ) ≤ 0, ceq ( x) = 0, A · x ≤ b, Aeq · x = beq , lb ≤ x ≤ ub	`fmincon`
Полубесконечная минимизация	$\underset{}{} minxf (x$ ) так, что K (x, w) ≤ 0 для всех w, c (x ) ≤ 0, ceq ( x) = 0, A · x ≤ b, Aeq· x = beq , lb ≤ x ≤ ub	`fseminf`

Проблемы многообъективной оптимизации

Напечатать Формулировка Решающее устройство

Напечатать	Формулировка	Решающее устройство
Достижение цели	$\underset{minx,}{}$ γ γ так, что F (x ) - w· γ ≤ цель, c (x ) ≤ 0, ceq ( x) = 0, A · x ≤ b, Aeq· x = beq , lb ≤ x ≤ ub	`fgoalattain`
Минимакс	$\underset{}{} \underset{}{}_{minxmaxiFi} (x$ ) так, что c (x ) ≤ 0, ceq ( x) = 0, A · x ≤ b, Aeq · x = beq , lb ≤ x ≤ ub	`fminimax`

Достижение цели

$\underset{minx,}{}$ γ γ

так, что F (x ) - w· γ ≤ цель, c (x ) ≤ 0, ceq ( x) = 0, A · x ≤ b, Aeq· x = beq , lb ≤ x ≤ ub

fgoalattain

Минимакс

$\underset{}{} \underset{}{}_{minxmaxiFi} (x$ )

так, что c (x ) ≤ 0, ceq ( x) = 0, A · x ≤ b, Aeq · x = beq , lb ≤ x ≤ ub

fminimax

Решение проблем с уравнениями

Напечатать	Формулировка	Решающее устройство
Линейные уравнения	C· x = d, n уравнений, n переменных	`mldivide` (матричное левое деление)
Нелинейное уравнение одной переменной	f (x) = 0	`fzero`
Нелинейные уравнения	F (x) = 0, n уравнений, n переменных	`fsolve`

Проблемы наименьших квадратов (подгонка модели)

Напечатать	Формулировка	Решающее устройство
Линейные наименьшие квадраты	$\underset{}{} \frac{}{}_{}^{minx12‖C⋅x−d‖22}$ m уравнений, n переменных	`mldivide` (матричное левое деление)
Неотрицательные линейные наименьшие квадраты	$\underset{}{} \frac{}{}_{}^{minx12‖C⋅x−d‖22}$ таким образом, что x ≥ 0	`lsqnonneg`
Ограниченные линейные наименьшие квадраты	$\underset{}{} \frac{}{}_{}^{minx12‖C⋅x−d‖22}$ так, что A· x ≤ b, Aeq· x = beq, lb ≤ x ≤ ub	`lsqlin`
Нелинейные наименьшие квадраты	$\underset{}{} {minx‖F (x)}_{}^{‖} \underset{}{} \underset{}{}_{}^{} 22=minx\sumiFi2$ (x) так, что lb ≤ x ≤ ub	`lsqnonlin`
Нелинейный фитинг кривой	$\underset{}{} {minx‖F (x, xdata)}_{}^{}$ −ydata‖22 так, что lb ≤ x ≤ ub	`lsqcurvefit`

Документация

Проблемы, решаемые функциями панели инструментов оптимизации

Документация по панели инструментов оптимизации

Поддержка