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optimization toolbox 函数处理的问题

下表显示可用于最小化、多目标优化、方程求解和求解最小二乘(模型拟合)问题的函数。

最小化问题

类型问题表示求解器

标量最小化

minxf(x)

满足 lb < x < ub(x 是标量)

无约束最小化

minxf(x)


线性规划

minxftx

满足 a·x ≤ b, aeq·x = beq, lb ≤ x ≤ ub

混合整数线性规划

minxftx

满足 a·x ≤ b, aeq·x = beq, lb ≤ x ≤ ub、x(intcon) 为整数值

二次规划

minx12xthx ctx

满足 a·x ≤ b, aeq·x = beq, lb ≤ x ≤ ub

锥规划

minxftx

满足 axbdtxγa·x ≤ b, aeq·x = beq, lb ≤ x ≤ ub

约束最小化

minxf(x)

满足 c(x) ≤ 0, ceq(x) = 0, a·x ≤ b, aeq·x = beq, lb ≤ x ≤ ub

半无限最小化

minxf(x)

满足 k(x,w) ≤ 0 for all w, c(x) ≤ 0, ceq(x) = 0, a·x ≤ b, aeq·x = beq, lb ≤ x ≤ ub

多目标优化问题

类型问题表示求解器

目标达到

minx,γγ

满足 f(x) – w·γ ≤ goal, c(x) ≤ 0, ceq(x) = 0, a·x ≤ b, aeq·x = beq, lb ≤ x ≤ ub

minimax

minxmaxifi(x)

满足 c(x) ≤ 0, ceq(x) = 0, a·x ≤ b, aeq·x = beq, lb ≤ x ≤ ub

方程求解问题

类型问题表示求解器

线性方程

c·x = d,n 个方程,n 个变量

(矩阵左除)

一元非线性方程

f(x) = 0

非线性方程

f(x) = 0,n 个方程,n 个变量

最小二乘(模型拟合)问题

类型问题表示求解器

线性最小二乘

minx12cxd22

m 个方程,n 个变量

(矩阵左除)

非负线性最小二乘

minx12cxd22

满足 x ≥ 0

有约束线性最小二乘

minx12cxd22

满足 a·x ≤ b, aeq·x = beq, lb ≤ x ≤ ub

非线性最小二乘

minxf(x)22=minxifi2(x)

满足 lb ≤ x ≤ ub

非线性曲线拟合

minxf(x,xdata)ydata22

满足 lb ≤ x ≤ ub


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