用Matlab求解非线性规划
1．无约束优化问题
，其中向量的n个分量都是决策变量，称目标函数。
用Matlab求解：先建立函数文件mbhs.m，内容是的表达式；再回到Matlab命令区输入决策变量初值数据x0，再命令[x,fmin]=fminunc(@mbhs,x0)
如：的最优解是 用Matlab计算，函数文件为
function f=mbhs(x)
f=2*x(1)^2+3*x(2)^2;
再输入初值 x0=[1;1]; 并执行上述命令，结果输出为 x =？ fmin =？ 略。
2．约束优化问题
其中：向量的n个分量都是决策变量，称目标函数、等式约束函数、不等式约束函数、L下界、U上界。
用Matlab求解：先把模型写成适用于Matlab的标准形式
约束条件中：把线性的式子提炼出来得前两个式子；后三个式子都是列向量。
（如： ）
再建立两个函数文件：目标函数mbhs.m；约束函数yshs.m
再回到Matlab命令区，输入各项数据及决策变量初值数据x0，执行命令
[x,fmin]=fmincon(@mbhs,x0,A,b,Aeq,beq,L,U,@yshs)
例：单位球内，曲面的上方，平面之上（不是上面），满足上述三个条件的区域记为D，求函数在D上的最大值、最大值点。
解：（1）目标函数文件mbhs.m
function f=mbhs(x)
f=-exp(x(1)*x(2)*x(3))*sin(x(1)+x(2)-x(3))-exp(-x(1)*x(2))*cos(x(3)^2-1);
（2）约束函数文件yshs.m
function [g,h]=yshs(x)
g=[x(1)^2+x(2)^2+x(3)^2-1;x(1)^2+x(2)^2-0.5-0.1*x(x)*x(2)-x(3)];
h=[];
（3）数据准备
x0=[0.0;0.02;0.02];A=[];b=[];Aeq=[1,1,1];beq=0.08;
L=[-1;-1;-1];U=[1;1;1];
（4）执行命令
[x,fmin]=fmincon(@mbhs,x0,A,b,Aeq,beq,L,U,@yshs)
（5）结果？？？
1．无约束优化问题
，其中向量的n个分量都是决策变量，称目标函数。
用Matlab求解：先建立函数文件mbhs.m，内容是的表达式；再回到Matlab命令区输入决策变量初值数据x0，再命令[x,fmin]=fminunc(@mbhs,x0)
如：的最优解是 用Matlab计算，函数文件为
function f=mbhs(x)
f=2*x(1)^2+3*x(2)^2;
再输入初值 x0=[1;1]; 并执行上述命令，结果输出为 x =？ fmin =？ 略。
2．约束优化问题
其中：向量的n个分量都是决策变量，称目标函数、等式约束函数、不等式约束函数、L下界、U上界。
用Matlab求解：先把模型写成适用于Matlab的标准形式
约束条件中：把线性的式子提炼出来得前两个式子；后三个式子都是列向量。
（如： ）
再建立两个函数文件：目标函数mbhs.m；约束函数yshs.m
再回到Matlab命令区，输入各项数据及决策变量初值数据x0，执行命令
[x,fmin]=fmincon(@mbhs,x0,A,b,Aeq,beq,L,U,@yshs)
例：单位球内，曲面的上方，平面之上（不是上面），满足上述三个条件的区域记为D，求函数在D上的最大值、最大值点。
解：（1）目标函数文件mbhs.m
function f=mbhs(x)
f=-exp(x(1)*x(2)*x(3))*sin(x(1)+x(2)-x(3))-exp(-x(1)*x(2))*cos(x(3)^2-1);
（2）约束函数文件yshs.m
function [g,h]=yshs(x)
g=[x(1)^2+x(2)^2+x(3)^2-1;x(1)^2+x(2)^2-0.5-0.1*x(x)*x(2)-x(3)];
h=[];
（3）数据准备
x0=[0.0;0.02;0.02];A=[];b=[];Aeq=[1,1,1];beq=0.08;
L=[-1;-1;-1];U=[1;1;1];
（4）执行命令
[x,fmin]=fmincon(@mbhs,x0,A,b,Aeq,beq,L,U,@yshs)
（5）结果？？？
