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1、Matlab无约束优化函数,1 fminbnd求单变量函数最小值点2 fminsearch求多变量函数最小值点3 fminunc求多变量函数最小值点,1 fminbnd求单变量函数最小值点,x=fminbnd(fun,x1,x2)x=fminbnd(fun,x1,x2,options)x=fminbnd(fun,x1,x2,options,P1,P2,.)x,fval=fminbnd(.)x,fval,exitflag=fminbnd(.)x,fval,exitflag,output=fminbnd(.)采用黄金分割查找和抛物线插值算法,必须参数：fun，x1，x2 说明：fun 为目标函数，
2、用M文件或Inline定义x1，x2为目标函数的自变量的取值范围 options是一个结构型的变量，用于指定优化参数，可通过optimset函数设置 help optimset,例子1：求解,x,fval=fminbnd(cos(4*x+5),0,pi/2)结果：x=1.1062fval=-1.0000表示当x=1.1062时，函数取得最小值-1。,例子2：求解模型,该模型的最小值点，也就是原模型的最大值点。分析：1、先建立目标函数文件2、调用fminbnd,首先转化为,方法1：,1、定义目标函数function f=funmin1(x)f=-x.*(x.*x-8-15*x);,2、输入命令求
3、解x,fval=fminbnd(funmin1,-10,10)x=-0.2599fval=-1.0484即当x-0.2599时，取得最大值1.0484。,方法2：采用内联函数,定义内联函数用inline。输入命令：f=inline(-x*(x.*x-15*x-8*x)x,fval=fminbnd(f,-10,10),2 fminsearch函数,用于求多变量函数的最小值点，它采用Neder-Mead单纯形算法。调用格式：x,fval,exitflag,output=fminsearch(fun,x0,options,p1,p2,.),例子：,1、编写函数：function f=fun1search(x)%通过fminsearch求极小值的函数f=2*(x(1)-1)2+3*(x(2)-3)2;2、输入命令求解：x,fval,exitflag=fminsearch(fun1search,0 0),结果：,x=1.0000 3.0000fval=3.1076e-009exitflag=1,Matlab求解函数列表,fminbndfminsearchfminunc其他：linprog求解线性规划fmincon非线性规划quadprog 二次规划其他针对特殊非线性规划（略）,
