主要内容

不受约束的最小化使用fminunc

打开实时脚本

此示例显示了如何使用fminunc解决非线性最小化问题

最小 X F （（ X ） = e X 1 （（ 4 X 1 2 + 2 X 2 2 + 4 X 1 X 2 + 2 X 2 + 1 ） 。

要解决这个二维问题，请写一个返回的函数 F （（ X ） 。然后，调用无约束的最小化例程fminunc从初始点开始x0 = [-1,1]。

辅助功能objfun在示例的结尾计算 F （（ X ） 。

找到最低 F （（ X ） ，设置初始点并致电fminunc。

x0 = [-1,1];[x，fval，exitflag，输出] = fminunc（@objfun，x0）;
找到局部最低限度。完成优化是因为梯度的大小小于最佳公差的值。

查看结果，包括在输出结构体。

disp（x）
0.5000 -1.0000
disp（FVAL）
3.6609E-15
disp（出口）
1
disp（output.firstorderopt）
1.2284E-07

这出口输出指示该算法是否收敛。出口= 1表示fminunc找到当地的最低限度。

这输出结构提供了有关优化的更多详细信息。为了fminunc，结构包括：

  • output.iterations，迭代次数

  • output.funccount，功能评估的数量

  • output.Stepsize，最后的步进大小

  • output.firstorderopt，衡量一阶最优性的度量（在这种不受约束的情况下，是溶液处梯度的无穷范围）

  • output.algorithm，使用的算法类型

  • 输出，算法停止的原因

助手功能

此代码创建objfun助手功能。

功能f = objfun（x）f = exp（x（1））*（4*x（1）^2 + 2*x（2）^2 + 4*x（1）*x（2） + 2*x（2） + 1）;结尾

相关示例

更多关于