x = fmincon(fun,x0,a,b,aeq,beq,lb,ub,nonlcon)
求解問題的標準型為
min f(x)
s.tax <= b（線性不等式約束）
aeqx = beq（線性等式約束）
g(x) <= 0（非線性不等式約束）
ceq(x) = 0（非線性等式約束）
lb <= x <= ub（變數約束）
load case'mydata4'
p=[pbi;psj];
s=size(pbi,1);
t=size(psj,1);
a=eye(s+t);
b=zeros(s+t,1);
for i=1:s
b(i,1)=qli(i,1)-qki(i,1);
endfor j=s+1:s+t
b(j,1)=qxj(j-s,1);
endx0=zeros(s+t,1);%%將交易電量的初值賦值為0，其大小與買家、賣家個數一致
eb=ones(s,1);
es=ones(t,1)*(-1);
aeq=[eb',es'];
beq=0;
vlb=x0;%%將交易電量的下限賦值為0
vub=;
f=@(q)p'*q*-1;
[q,f]=fmincon(f,x0,a,b,aeq,beq,vlb,vub);
matlab中fmincon函式的使用
fmincon是用於求解非線性多元函式最小值的matlab函式。其語法格式比較多，引數也是各有各的意思，我就舉幾個例子，大家可從 中去體會其使用方法。只是大概寫個板式，這裡的fun2和fun3要自己去定義，這裡就不寫出來了，前面 有介紹過 clcclear a 3 2 1 1 2 3 2 0 0 0...
最優化中的懲罰函式
講到懲罰函式，首先要提到約束問題，所謂的約束問題就是在一定的約束條件下，求得問題的最優解 例如 min f x s.t.gi x 0,hj x 0 i 1,m,j 1,2,l。其中s.t.是subject to的縮寫，即服從，滿足的意思。這類問題的可行解法是梯度下降演算法，或者是序列無約束優化方法 ...
R中最優化函式optim
f x 1,x 2 1 x 1 2 100 x 2 x 1 2 2 該函式全域性最小值在 x 1 1,x 2 1 時取到。下面這種寫法是因為有多個自變數函式，傳入乙個引數x，每個自變數用向量x的分量來表示，從而定義出目標函式。objx1梯度 400 x 1 x 2 x 1 2 2 1 x 1 x2梯...