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Matlab中的非线性优化与全局优化

引言

在科学与工程领域中，我们经常需要寻找某个问题的最优解。其中，非线性优

化和全局优化是两个常见的优化问题。Matlab作为一种强大的数值计算工具，提

供了丰富的优化函数，能够帮助我们有效地解决这些问题。本文将介绍Matlab中

的非线性优化和全局优化的基本概念、常用方法以及应用实例。

一、非线性优化

非线性优化是指优化问题中目标函数和约束条件存在非线性关系的情况。在

Matlab中，可以使用fmincon函数来求解非线性优化问题。此函数采用基于梯度的

优化算法，如信赖域方法、内点方法等。

1.1目标函数和约束条件

在非线性优化中，我们需要定义一个目标函数和一组约束条件。目标函数是我

们要最小化（或最大化）的函数，通常是一个关于自变量的非线性函数。约束条件

是一组等式或不等式，限制了自变量的取值范围。

1.2优化方法

在使用fmincon函数时，我们需要提供目标函数、初始点、约束条件等参数。

其中，目标函数可以是Matlab中已有的函数，也可以是用户自定义的函数。初始

点表示优化算法的起始点，通常可以通过试探法来选择。约束条件可以是等式约束

或不等式约束。根据约束条件的类型，我们可以选择使用不同的优化算法。

1.3实例分析

为了更好地理解非线性优化的应用，我们以经典的罗森布洛克函数为例。罗森

布洛克函数是一个多峰函数，在全局优化中经常被用来检验算法的性能。我们可以

使用Matlab中的fmincon函数对该函数进行最小化。

首先，我们定义罗森布洛克函数的目标函数和约束条件：

```matlab

function[f,c]=rosenbrock(x)

f=100*(x(2)-x(1)^2)^2+(1-x(1))^2;

c=x(1)+x(2)-3;

end

```

然后，我们使用fmincon函数来计算罗森布洛克函数的最小值：

```matlab

x0=[0;0];%初始点

A=[];b=[];%不等式约束

Aeq=[];beq=[];%等式约束

lb=[];ub=[];%变量上下界

nonlcon=@rosenbrock;%目标函数和约束条件

options=optimoptions(fmincon,Algorithm,sqp);

[x,fval]=fmincon(@(x)x(1)*x(2),x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon,options);

disp([最小值：,num2str(fval)]);

disp([解：,num2str(x)]);

```

以上代码中，我们定义了初始点x0和约束条件，然后使用fmincon函数计算

最小值。最后，输出最小值和相应的解。

二、全局优化

全局优化是指寻找问题的全局最优解，而非局部最优解。在Matlab中，可以

使用globaloptim和multiobjectiveoptim等函数来解决全局优化问题。这些函数采用

了不同的算法，如遗传算法、模拟退火算法等。

2.1多目标优化

在多目标优化中，我们希望同时优化多个目标函数。Matlab中的

multiobjectiveoptim函数可以帮助我们实现多目标优化。该函数使用了一种称为

“Pareto前沿”的概念，可以帮助我们找到一组无法被其他解所优化的最优解。

2.2全局优化算法

在Matlab中，全局优化算法包括遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法等。

这些算法都是基于群体智能的思想，通过不断地更新群体中个体的状态来搜索最优

解。

2.3实例分析

为了更好地理解全局优化的应用，我们以经典的一维非线性函数为例。该函数

在一定区间内存在多个极小值，我们希望找到全局最小值。我们可以使用Matlab

中的GlobalSearch函数来进行全局优化。

首先，我们定义一维非线性函数的目标函数：

```matlab

functionf=nonlinear_func(x)

f=x^