matlab最優化計算方法

『壹』 matlab程序運行太慢，請大神幫看看，如何優化加快運算速度！

建議：取消syms，用數值積分方法先計算積分號裡面的東西，而不要用符號積分演算法。將下面這段：

symsz
w1=mt*t0/(4*pi*M*ne*(DL*DT)^0.5);
w2=exp(x.*u/(2*DL));
B=((u*x./(2*DL)).^2+(u*y).^2/(4*DL*DT)).^0.5;
w3=2*besselk(0,B);
w5=int((1/z)*exp(-z-(B.^2/(z*4))),t*u^2/(4*DL),inf);
w4=double(w5);

替換為

w1=mt*t0/(4*pi*M*ne*(DL*DT)^0.5);
w2=exp(x.*u/(2*DL));
B=((u*x./(2*DL)).^2+(u*y).^2/(4*DL*DT)).^0.5;
w3=2*besselk(0,B);
ifun=@(z,B)(1./z).*exp(-z-(B.^2./(z*4)));
w5=integral(@(z)ifun(z,B),t*u^2/(4*DL),inf);
w4=w5;

『貳』 求matlab計算多目標優化問題。

用matlab求解題主的多目標優化問題，可以這樣來考慮：

1、創建目標函數，其內容

w1 =0.4;w2=1-w1;

y =w1*0.78539*(x(1)^2-x(2)^2)+w2*x(1)^2;

2、創建約束條件函數，其內容

c(1)=(9224400*x(1)/(x(1)^4-x(2)^4))-45;

c(2)=(13050819/(x(1)^4-x(2)^4))-1;

c(3)=216379-(x(1)^4-x(2)^4)/x(1);

c(4)=-x(1)+x(2);

ceq = [];

3、初設x0的初值，即 x0 =[80,20];

4、設定上下限值，即lb=[0,0]; ub=[170,100];

5、使用fmincon最小值最優化函數，求出x(1)、x(2)的值。即

[x,fval] = fmincon(@(x) fmincon_fun(x),x0,[],[],[],[],lb,ub,@(x) fmincon_con(x))

6、驗證約束條件，即

disp('x2-x1<0')

disp(x(2)-x(1))

運行代碼後得到如下結果。

『叄』 怎樣運用matlab解決最優化問題

打開matlab2014a程序，在主工具欄找到應用程序一欄，打開optimization選項。

問題輸入
在optimization程序中，首先根據不同的問題類型選擇不同的模型，同時輸入約束等。

選擇優化程序運行的條件
在最中間的一欄中添加優化程序運行的條件，如優化截止的標准，畫圖的要求等等。

開始運算
點擊start即可實現優化程序的運行，在圖示的框中即可出現運行結果。

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查看幫助文件
在程序的最右邊，是一個幫助文件，如果你有什麼疑問，可以直接在幫助文件中查找。