精华内容
下载资源
问答
  • Matlab 最优化工具箱;...若要计算一个函数 f (x) 的最大值可根据f (x) 的最大值= - f (x) 的最小值得到 目前所有的最优化算法均不能保证出全局最优解即整个定义域上的最值以下介绍的命令实际上是极小值局部最小
  • matlab用多元非线性规划,logistic函数因变量的最大值,自变量有3个,都是维数为809的向量,其中两个自变量的具体值已给出。 目标函数: function p=fun1(x) [A]=xlsread('********.xls'); w=A(:,1); ...
  • MATLAB线性方程组的迭代解法 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 一、实验目的 1.借助矩阵按模最大特征,判断解方程组的Jacobi迭代法所得迭代序列的敛散性。 2.会在Jacobi迭代法...

    MATLAB线性方程组的迭代求解法

    作者:凯鲁嘎吉 - 博客园
    http://www.cnblogs.com/kailugaji/

    一、实验目的

    1. 借助矩阵按模最大特征值,判断解方程组的Jacobi迭代法所得迭代序列的敛散性。

    2. 会在Jacobi迭代法所得迭代序列收敛时,用修改后的Gauss-Seidel迭代法。

    3. 会逐次超松驰迭代法。

    二、实验原理

    三、实验程序

    四、实验内容

    用上面前二种方法求解4元线性方程组的近似解,所选方程组尽可能可以用多种方法求得收敛解。

    注:要注意判断迭代法收敛性,方法之一就是用程序求矩阵的按模最大特征值。

    五、解答

    1.(程序)

    (1)Jacobi迭代法源程序:

    function x=jacobi(a,b,x0,n,tol,m)
    x=zeros(n,1);
    for k=0:m
        for i=1:n
            s=0;
            for j=1:n
                if j~=i
                    s=s+a(i,j)*x0(j,1);
                end
            end
            x(i,1)=(b(i,1)-s)/a(i,i);
            if norm(x-x0,inf)<tol
                break;
            end
            x0(i,1)=x(i,1);
        end
    end

    (2)Gauss-Seidel迭代法源程序:

    function x=gauss_seidel(a,b,x0,n,tol,m)
    x=zeros(n,1);
    for k=0:m
        for i=1:n
            s=0;s2=0;
            for j=1:i-1
                s2=s2+a(i,j)*x(j,1);
            end
            for j=i+1:n
                    s=s+a(i,j)*x0(j,1);
            end
            x(i,1)=(b(i,1)-s-s2)/a(i,i);
            if norm(x-x0,inf)<tol
                break;
            end
            x0(i,1)=x(i,1);
        end
    end

    2.(运算结果)

    (1)求解线性方程组

    >> a=[8 -3 2;4 11 -1;6 3 12];b=[20 33 36]';x0=[0 0 0]';
    >> x=jacobi(a,b,x0,3,1e-6,50)
    
    x =
    
        3.0000
        2.0000
        1.0000

    (2)Gauss-Seidel迭代法

    >>  a=[8 -3 2;4 11 -1;6 3 12];b=[20 33 36]';x0=[0 0 0]';
    >> x=gauss_seidel(a,b,x0,3,1e-6,50)
    
    x =
    
        3.0000
        2.0000
        1.0000

    3.(拓展(方法改进、体会等))

    逐次超松驰迭代法源程序:

    function x=SOR(a,b,x0,n,w,tol,m)
    x=zeros(n,1);
    for k=0:m
        for i=1:n
            s=0;s2=0;
            for j=1:i-1
                s2=s2+a(i,j)*x(j,1);
            end
            for j=i+1:n
                    s=s+a(i,j)*x0(j,1);
            end
            x(i,1)=(1-w)*x0(i,1)+w*(b(i,1)-s-s2)/a(i,i);
            if norm(x-x0,inf)<tol
                break;
            end
            x0(i,1)=x(i,1);
        end
    end

    运算结果:

    >>  a=[-4 1 1 1;1 -4 1 1;1 1 -4 1;1 1 1 -4];b=[1 1 1 1]';x0=[0 0 0 0]';
    >> x=SOR(a,b,x0,4,1,1e-6,20)
    
    x =
    
       -1.0000
       -1.0000
       -1.0000
       -1.0000

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/kailugaji/p/6932399.html

    展开全文
  • matlab线性规划

    2021-04-23 19:34:02
    最优解:是目标函数达到最大值或者最小值的可行解。 可行域:所有可行解构成的集合称为问题的可行解,记为R。 matlab标准型: f,x,b,beq,lb,ub为列向量 f称为价值向量 b称为资源向量 A,Aeq为矩阵 Matlab线性...

    线性规划问题

      在一组线性约束条件下的限制下,求一线性目标函数最大或最小的问题。在这里插入图片描述

    线性规划标准型

    • 数学标准型在这里插入图片描述

      可行解:满足约束条件的解矩阵x=[x1,x2,x3,…,xn]。

      最优解:是目标函数达到最大值或者最小值的可行解。

      可行域:所有可行解构成的集合称为问题的可行解,记为R。

    • matlab标准型在这里插入图片描述

      • f,x,b,beq,lb,ub为列向量
      • f称为价值向量
      • b称为资源向量
      • A,Aeq为矩阵

    Matlab线性规划函数——linprog

    >> help linprog
    linprog - Solve linear programming problems
    
        This MATLAB function solves min f'*x such that A*x ≤ b.
    
        x = linprog(f,A,b)
        x = linprog(f,A,b,Aeq,beq)
        x = linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub)
        x = linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,options)
        x = linprog(problem)
        [x,fval] = linprog(___)
        [x,fval,exitflag,output] = linprog(___)
        [x,fval,exitflag,output,lambda] = linprog(___)
    
        另请参阅 intlinprog, mpsread, optimoptions, quadprog
    
        linprog 的参考页
    
    • x:返回决策向量的取值
    • fval返回目标函数的最优解
    • f为价值向量
    • A和b对应线性不等式约束
    • Aeq和beq对应线性等式约束
    • lb和ub分别对应决策向量的下界向量和上界向量
    • options是控制参数

    例题讲解

    在这里插入图片描述

    1. 题目分析

        这里求解的最优解是最大值,而matlab里面的标准函数是求最小值为最优解,因此需要对题目进行变形。另外,对最优解的约束同样需要进行整理称为matlab的使用形式。整理结果如下:

      在这里插入图片描述

    2. Matlab****程序实现

      f=[-2;-3;5];
      a=[-2,5,-1;1,3,1];
      b=[-10;12];
      aeq=[1,1,1];
      beq=7;
      [x,y]=linprog(f,a,b,aeq,beq,zeros(3,1));
      x,y=-y				%由于之前将求max最优解变形称为了min,这里的y要求相反的值
      

      输出结果

      x=3x1
      	6.4286
      	0.5714
      		 0
      y=14.5714
      

    在这里插入图片描述

    1. 题目分析

      这个题目里面求的最优解为最小值,因此不需要进行转换,只需要对约束条件进行转换即可。在约束条件中,只有线性不等式约束以及决策向量下界向量,没有线性等式约束。转换结果如下:在这里插入图片描述

    2. 程序实现

      f=[2;3;1];    %价值向量是列向量
      a=[1,4,2;3,2,0];
      b=[8;6];
      aeq=[];
      beq=[];
      [x,y]=linprog(f,-a,-b,aeq,beq,zeros(3,1))	%一定要注意这里的符号
      
    3. 特别说明:一定要记住matlab的线性规划标准函数的形式,标准形式里面只有小于等于号,如果程序出现大于号一定要进行变换!!!

    展开全文
  • 矩阵的最大特征——matlab求法 小弟不才,第一次写博客,目的在于检验自己的学习成果, 同时也希望自己所学东西可以帮助读者理解相应内容。如果文章存在不足,请多多指正。 关于矩阵的特征,学习过线性代数的...
  • Matlab线性规划规范

    2020-09-20 22:25:58
    min cTx (求最大值用-c) s.t.{Ax≤b(不等式约束条件)(当出现>时,把对应行系数乘以负号即可)Aeqx=beq(等式约束条件)lb≤x≤ub(x上下界) s.t. \begin{cases} Ax \leq b (不等式约束条件)(当出现>...

    matlab规定了线性规划的标准形式为:

    min cTx (求最大值用-c)
    s.t.{Axb>Aeqx=beqlbxubx s.t. \begin{cases} Ax \leq b (不等式约束条件)(当出现>时,把对应行系数乘以负号即可)\\ Aeqx = beq (等式约束条件)\\ lb \leq x \leq ub (x上下界) \end{cases}

    c,x,b,beq,lb,ub为列向量,A,Aeq为矩阵,c称为价值向量,b称为资源向量。
    matlab里面的命令为:

    [x,fval] = linprog(c,A,b)

    [x,fval] = linprog(c,A,b,Aeq,beq)

    [x,fval] = linprog(c,A,b,Aeq,beq,lb,ub)

    x返回的是决策向量的取值,fval返回的是目标函数的最优解。

    展开全文
  • 线性规划(Linear Programming LP)问题是在一组线性约束条件的限制下,线性目标函数最大或最小的问题。...它的标准形式求得都是最小值,若是最大值要转化为最小值 matlab函数为 [x, fval] = linprog(f

    线性规划(Linear Programming LP)问题是在一组线性约束条件的限制下,求一线性目标函数最大或最小的问题。

    在matlab中,线性规划的标准形式如下
    {Axbaeqx=beqlbxub \begin{cases} Ax\le b \\ aeq·x=beq \\ lb\le x\le ub \end{cases}
    它的标准形式求得都是最小值,若是最大值要转化为求最小值
    matlab函数为

    [x, fval] = linprog(f, A, b, aeq, beq, lb, ub, options)
    

    这里的各参数对应上的公式,举个例子来说明
    maxz=2x1+3x25x3 max\quad z=2x_1+3x_2-5x_3
    {x1+x2+x3=72x15x2+x310x1+3x2+x312x1,x2,x30 \begin{cases} x_1+x_2+x_3=7 \\ 2x_1-5x_2+x_3\ge 10 \\ x_1+3x_2+x_3\le 12 \\ x_1,x_2,x_3\ge 0 \end{cases}
    求解代码:

    clc,clear;
    f = [2; 3; -5];
    a = [-2 5 -1; 1 3 1];
    b = [-10; 12];
    aeq = [1 1 1];
    beq = 7;
    lb = zeros(3, 1);
    %//f取-f意为取反的最小值
    [x, fval] = linprog(-f, a, b, aeq, beq, lb);
    fprintf('x1=%.4f, x2=%.4f, x3=%.4f\nz=%.4f\n', x, -fval);
    

    结果为:

    x1=6.4286, x2=0.5714, x3=0.0000
    z=14.5714
    
    展开全文
  • 其实现在网络上关于遗传算法一元函数最大值的代码已经很多了,本文也是借鉴了他们的经验、算法思想、代码等撰写出来的,只是在一次讨论中听了别人对于其中算法的看法,认为其中基于轮盘赌法的非线性选择有局限性,...
  • 定义 如果目标函数或约束条件中至少有一个是非线性函数时的最优化问题就叫做非线性规划问题 其它情况: 目标函数的最大值或约束条件为小于等于零的情况都可通过取其相反数化为上述一般形式1二次规划用MATLAB软件...
  • matlab学习——非线性规划

    千次阅读 2019-04-01 19:18:46
    一元无约束规划 [x, fval]= fminbnd (f,x1,x2)其中fun为目标函数,支持字符...例1 函数在区间【0,8】上的最大值、最小值。 代码 如下 y='2*exp(-x)*sin(x)' [xmin,fmin]=fminbnd(y,0,8) %fplot(y,[0,8]) 答...
  • LINGO的语法规定 1目标函数的最大值或最小值分别用MAX=或MIN=来表示 2每个语句必须以分号结束每行可以有许多语句语句可以跨行 3变量名称必须以字母(A~Z)开头由字母数字(0~9)和下划线所组成长度不超过32个字符不...
  • 目标函数可以使求最大值,也可以是最小值,约束条件的不等号可以使小于号也可以是大于号。 为了避免以上形式多样性带来的不便,Matlab中线性规划的标准模为: 基本函数形式为linprog(c,A,b),它的返回值是.....
  • 一、线性规划1.1 定义它的原理很简单,跟高中学过的简单线性规划一样,不多说1.2 MATLAB标准形式线性规划的目标函数可以是求最大值,也可以是最小值,约束条件的不等号可以 是小于号也可以是大于号。为了避免这种...
  • 线性规划的目标函数可以是求最大值,也可以是最小值,约束条件的不等号可以是小于号也可以是大于号。可以使用同一个函数 ,只需变号就行了。 最小值的标准式如下: 其中,min c^Tx是目标函数,s.t.大括号就是...
  • 其它情况: 目标函数的最大值或约束条件为小于等于零的情况,都可通过取其相反数化为上述一般形式. (1)二次规划 用MATLAB软件求解,其输入格式如下: x=quadprog(H,C,A,b); x=quadprog(H,C,A,b,Aeq,beq); x=...
  • 求最大值问题: 对函数取相反数而变成最小值问题,最后把函数值取反即为函数的最大值。 使用格式如下 1.必须预先把函数存入到一个程序中,(所编的程序一定是只有一个参数, 则当为多元函数时,则x(1),x(2),x...
  • 本章内容:介绍了无约束和有约束两种类型的非线性优化一、无约束优化无约束优化的一般形式为: 如果要求最大值,则 1.1 fminunc() 介绍:是MATLAB求解无约束优化的主要函数,算法有:信赖域(trust region)算法和拟...
  • 顿法)下面是自己写的几个线性方程的根(matlab描述)方法:以y=x.^2-3*x+2-exp(x)为例1)二分法(文件名:ErFen.m)a)function[R]=ErFen(f,a,b,e1,n)%二分法根算法实验2%f要求根函数名%a初试有根区间最小值%b初试有...
  • %求解非线性方程组的牛顿法,其中,fun(x)为需要根的函数 %第一个分量是函数值,第二个分量是导数值 %x为初始向量(列向量) % ep为精度,当 | |x(k)-x(k-1)| |时,终止计算,缺省为1e-5 % it_max为最大迭代次数,缺省...
  • 线性整数规划就是对于非线性函数f最优解时自变量的,其中要求自变量必须是整数 例题: 某厂向用户提供发动机,合同规定,第一、二、三季度末分别交货40台、60台、80台.每季度的生产费用为 (元),其中x是该...
  • MATLAB

    2019-11-05 16:21:58
    其中对于2范数的条件数,可以从矩阵的最大奇异和最小奇异之比来取。 条件数是判断矩阵是否病态的一种度量,条件数越大矩阵就越病态。 条件数事实上表示了矩阵计算对于误差的敏感性。对于线性方...
  • 线性规划

    2020-06-01 22:31:59
    今天学习了一些matlab线性规划...线性规划的目标函数可以是求最大值,也可以是最小值,约束条件的不等号可以是小于号也可以是大于号。为了避免这种形式多样性带来的不便,Matlab 中规定线性规划的标准形式为 其中 c
  • MATLAB常用算法

    热门讨论 2010-04-05 10:34:28
    GaussXQLineMain 高斯按列主元消去法求线性方程组Ax=b的解 GaussXQAllMain 高斯全主元消去法求线性方程组Ax=b的解 GaussJordanXQ 高斯-若当消去法求线性方程组Ax=b的解 Crout 克劳特分解法求线性方程组Ax=b的解 ...
  • Matlab学习笔记

    2019-12-15 18:27:05
    一、第一章 linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub) ...matlab中没有求最大值,应加负号转为最小值问题 投资收益和风险问题 模型一:固定风险水平,优化收益 模型二:固定盈利水平,极小化风险 ...
  • 一、多维数组(一)NumPy(Numerical Python) 导入NumPy,import numpy as np1、NumPy特点:高性能科学计算和...无需循环,可完成类似Matlab中的矢量运算线性代数、随机数生成 补充:SciPy,import scipy as sp在Num...
  • GaussXQLineMain 高斯按列主元消去法求线性方程组Ax=b的解 GaussXQAllMain 高斯全主元消去法求线性方程组Ax=b的解 GaussJordanXQ 高斯-若当消去法求线性方程组Ax=b的解 Crout 克劳特分解法求线性方程组Ax=b的解 ...
  • 雅可比迭代法的MATLAB程序:Function[x,k,index]=Jacobi(A,b,ep,it-max)%求线性方程组的雅可比法;%A为方程组的系数矩阵;%b为方程组的右端项;%x为方程组的解;%ep为精度要求,缺省为le-5;%it_max为最大迭代次数,缺省...
  • 资源提供了遗传算法(GA)的matlab的代码实现,其中按照遗传算法流程图,代码结构按照流程顺序,被划分为不同的独立模块,代码中以线性函数最大值为例,通过修改此代码可实现常见的优化问题求解。
  • 线性规划的目标函数可以是求最大值,也可以是最小值,约束条件的不等号可以是小于号也可以是大于号。为了避免这种形式多样性带来的不方便,matlab规定线性规划的标准形式为: 它有两种常用形式: X = ...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5
收藏数 85
精华内容 34
关键字:

matlab求线性最大值

matlab 订阅