Matlab在最优化计算中的应用

Matlab最优化规划

Matlab在最优化计算中有着许多应用,大致上分为线性规划、整数规划、非线性规划、二次规划、多目标规划


  1. 概括:

    Matlab在最优化计算中的应用

  2. 详细说明:

    1. 线性规划

      一组线性约束条件的限制下,目标函数和限制条件都是线性函数:

      Matlab在最优化计算中的应用

    2. 整数规划

      没有特别的说明之下,一般就是整数线性规划,相对于线性规划,是通过一个新增的变量来指定要取整数的变量:

      Matlab在最优化计算中的应用

    3. 非线性规划

      对于目标函数和限制条件不全是线性函数的情况:

      Matlab在最优化计算中的应用

    4. 二次规划

      这是非线性规划的一种,是一种用的比较多,目标函数存在着x1*x2的情况:

      Matlab在最优化计算中的应用

    5. 多目标规划

      规划的问题有时候就会存在着同时求最小值,但是无法同时满足,这个时候就要自定义评价函数,涉及到权值等等的计算,同时也存在着求几个函数中最大值的最小值的问题的特俗求解函数

      Matlab在最优化计算中的应用


原文:http://blog.****.net/qq_34861102/article/details/76796546