1、Fmincon 函數這個函數的基本形式為x = fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon, options)其中fun為你要求最小值的函數，可以單寫一個文件設置函數，如以上給的例子中。 如果fun中有N個變量，如x y z,或者是X1, X2,X3,什么的，自己排個順序，在fun中統 一都是用 x(1),x(2).x(n)表示的。x0,表示初始的猜測值，大小要與變量數目相同A b為線性不等約束，A*x = b，A應為n*n階矩陣，學過線性代數應不難寫出A和bAeq beq為線性相等約束，Aeq*x = beq。Aeq beq同上可求lb ub為變量的上下

2、邊界，正負無窮用-Inf和Inf表示，lb ub應為N階數組nonlcon為非線性約束，可分為兩部分，非線性不等約束c，非線性相等約束，ceq 可按下面的例子設置function c,ce = nonlconl(x)c = -x(1)+x(2)A2-4;ce = ;% no nonlinear equality constraints7，最后是options，可以用OPTIMSET函數設置，見上例具體可見OPTIMSET函數的幫助文件。fmincon函數提供了大型優化算法和中型優化算法。默認時，若在fun函數中提供了梯 度(options參數的GeadObj設置為on)，并且只有上下界存在或只

3、有等式約束，fmincon 函數將選擇大型算法。當既有等式約束又有梯度約束時，使用中型算法。fmincon函數的中型算法一般是使用序列二次規劃。在每一步迭代中求解二次規劃子問 題，并用BFGS法更新Lagrangian乘子和Hessian矩陣。fmincon函數的大型算法采用了 subspace trust region優化算法。這種算法是把目標函數在 點x的鄰域泰勒展開(x可以認為是人為提供的初始猜測)，這個展開的鄰域就是所謂的trust region，泰勒展開進行到二階項為止。fmincon函數可能會給出局部最優解，這與初始值的選取有關。目標函數：f=x1y1+x2y2+x3y3+x4y4

4、 約束條件：4y1+80y2+35y3+25y4=600 9y1+2y2+30y3+40y4=700 y1=-6.49*x1+6748 y2=-1.2*x2+1184 y3=-0.22x3+0.026x4+420 y4=-0.034x4+0.027x3+70 所有變量均=0求：目標函數最大值我的求解過程如下：在Matlab下輸入：edit，然后將下面兩行百分號之間的內容，復制進去，保存%function f=zhidao_theendoflife(x)%目標函數構造x1=x(1);x2=x(2);x3=x (3);x4=x(4);y1=-6.49*x1+6748;y2=-1.2*x2+1184

5、;y3=-0.22*x3+0.026*x4+420;y4=-0.034*x4+0.027*x3+70;f=x1*y1+x2*y2+x3*y3+x4*y4;f=-f;%你要求最大值，這里加負，然后計算最小值% %在Matlab下輸入：edit，然后將下面兩行百分號之間的內容，復制進去，保存%function y,yeq=zhidao_theendoflife_cond(x)%約束條件x1=x(1);x2=x(2);x3=x (3);x4=x(4);y1=-6.49*x1+6748;y2=-1.2*x2+1184;y3=-0.22*x3+0.026*x4+420;y4=-0.034*x4+0.027*x3+70;y=4*y1+80*y2+35*y3+25*y4-600;9*y1+2*y2+30*y3+40*y4-700; %加約束的話，在這里加yeq=;%等式約束%返回Matlab輸入：x0=0;0;0;0; xm=0;0;0;0; xM=inf*1;1;1;1; A=; B=; Aeq=; Beq=; x,f_min,flag,c=fmincon(zhidao_theendoflife,x0,A,B,Aeq,Beq,xm,xM,zhidao_theendo