主要内容

线性最小二乘

求解带边界或线性约束的线性最小二乘问题

在开始解决优化问题之前,必须选择适当的方法:基于问题的方法或基于求解器的方法。详细信息请参见首先选择基于问题或基于解决方案的方法

线性最小二乘解min||Cx-d||2,可能有边界或线性约束。

对于基于问题的方法,创建问题变量,然后用这些符号变量表示目标函数和约束。有关要采取的基于问题的步骤,请参见基于问题的优化工作流.要解决产生的问题,请使用解决

有关要采取的基于求解器的步骤,包括定义目标函数和约束,以及选择适当的求解器,请参见基于求解器的优化问题设置.要解决产生的问题,请使用lsqlin对于非负最小二乘,你也可以用lsqnonneg

功能

全部展开

评估 求最优化表达式
不可能实行 在某一点上违反约束
optimproblem 创建优化问题
optimvar 创建优化变量
解决 解决最优化问题或方程问题
lsqlin 求解约束线性最小二乘问题
lsqnonneg 求解非负线性最小二乘问题
optim.coder.infbound 无限绑定支持代码生成万博1manbetx
mldivide, \ 解线性方程组Ax = Bx
optimwarmstart 创建暖启动对象

实时编辑任务

优化 在实时编辑器中优化或解决方程

主题

基于问题的线性最小二乘

基于求解器的线性最小二乘

代码生成

具体问题具体分析的算法

算法和选项