使用lsqlin Solver-MATLAB和Simulink-MathWorks Italia优化实时编辑器任万博1manbetx务 - 万博1manbetx,s manbetx 845,万博尤文图斯

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使用优化实时编辑器任务`lsqlin`解算器

此示例显示如何使用优化实时编辑器任务，用于解决约束最小二乘问题。

本例中的问题是找到平面上的点x_1.+ 2x_2.+ 4x_3.= 7最接近原点的。解决此问题的最简单方法是最小化与点之间距离的平方x= (x_1.,x_2.,x_3.)在到原点的平面上，返回与最小化实际距离相同的最佳点。因为距离任意点的平方(x_1.,x_2.,x_3.)到原点是 $x_{1.}^{2.} + x_{2.}^{2.} + x_{3.}^{2.}$ ，您可以将问题描述如下：

$\underset{x}{闵} F (x) = x_{1.}^{2.} + x_{2.}^{2.} + x_{3.}^{2.},$

受约束

x_1.+ 2x_2.+ 4x_3.= 7.

(1)

功能F(x)是目标函数和x_1.+ 2x_2.+ 4x_3.= 7是一个平等约束。更复杂的问题可能包含其他等式约束、不等式约束以及上限或下限约束。

使用优化

将问题设置为lsqlin中的解算器优化实时编辑器任务。

通过单击新的现场脚本按钮文件关于家标签。
插入优化实时编辑器任务。点击插入选项卡，然后，在密码节，选择任务>优化．
在指定问题类型在任务的第节中，选择目标>最小二乘法和约束>线性等式．
任务选择lsqlin作为推荐的解算器。
获取数据C和D进入MATLAB^®在工作区中，单击分段按钮插入选项卡。在新部分中，输入以下代码。
```
C=眼睛（3）；d=零（3,1）；
```
设置线性等式约束矩阵和向量。
```
Aeq=[1 2 4]；beq=7；
```
按运行该部分Ctrl+Enter. 这会将变量放入工作区中。
在选择问题数据在任务的第节中，将条目设置为其相应的值。
按运行解算器Ctrl+Enter．查看退出消息。
要找到解决方案，请查看任务顶部。

求解器返回变量解决方案和客观价值转到MATLAB工作区。
在任务下方插入分节符。将这些行放在新的部分中。
```
显示（解决方案）显示（目标值）
```
按运行该部分Ctrl+Enter．

另见

优化|lsqlin

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