Решатели Optimization Toolbox™ имеют специальные формы для ограничений:
Связанные Ограничения — Нижние и верхние границы на отдельных компонентах; x ≥ l и x ≤ u.
Линейные Ограничения неравенства — A·x ≤ b. A является m-by-n матрица, которая представляет ограничения m для n - размерный векторный x. b является m - размерный.
Линейные Ограничения равенства — Aeq·x = beq. Ограничения равенства имеют ту же форму как ограничения неравенства.
Нелинейные Ограничения — c (x) ≤ 0 и ceq (x) = 0. И c и ceq являются скалярами или векторами, представляющими несколько ограничений.
Функции Optimization Toolbox принимают, что ограничения неравенства имеют форму ci (x) ≤ 0 или A·x ≤ b. Больше экспресс - чем ограничения как меньше ограничения путем умножения их на –1. Например, ограничение формы ci (x) ≥ 0 эквивалентно ограничению –ci (x) ≤ 0. Ограничение формы A·x ≥ b эквивалентно ограничению –A·x ≤ –b. Для получения дополнительной информации смотрите Линейные Ограничения неравенства и Нелинейные Ограничения.
Можно иногда писать ограничения несколькими способами. Для лучших результатов используйте самые низкие пронумерованные возможные ограничения:
Границы
Линейные равенства
Линейные неравенства
Нелинейные равенства
Нелинейные неравенства
Например, с ограничением 5 x ≤ 20, используйте связанный x ≤ 4 вместо линейного неравенства или нелинейного неравенства.
Для получения информации о том, как передать дополнительные параметры ограничительным функциям, смотрите Передающие Дополнительные Параметры.
