数学建模讲座（2004年7月31日江西庐山）优化模型与MATLAB优化工具箱简要提纲优化模型MATLAB优化工具箱能求解的优化模型MATLAB优化工具箱能求解的优化模型MATLAB优化工具箱能求解的优化模型MATLAB优化工具箱能求解的优化模型MATLAB优化工具箱能求解的优化模型需要掌握的几个重要方面fzero:单变量方程f(x)=0求根(变号点)fsolve:多变量方程组F(x)=0求解fminunc:无约束优化控制参数设定/获取:optimset;optimgetDiagnostics‘on’|{‘off’}//是否显示诊断信息Display'off'|'iter'|‘final’|‘notify‘//显示信息的级别GradObj‘on’|{‘off’}//是否采用分析梯度Jacobian‘on’|{‘off’}//采用分析Jacob阵（用于约束优化中）LargeScale{‘on’}|‘off’//是否采用大规模算法MaxFunEvals最大函数调用次数MaxIter最大迭代次数TolCon约束的控制精度（用于约束优化中）TolFun函数值的控制精度TolX解的控制精度最一般的输出形式[x,f,exitflag,out,grad,hess]=fminunc(...)x0=[1,1];a=10;b=1;formatshortefopt1=optimset('Display','iter');[x,f,exitf]=fminunc(@fun071,x0,fopt1,a,b);x,f,exitfpausefopt2=optimset('TolFun',1e-8,'TolX',1e-8);[x,f,exitf,output,grad]=fminunc(@fun071,x0,fopt2,a,b);x,f,exitf,output,gradpausefopt3=optimset('TolFun',1e-1,'TolX',1e-1);[x,f,exitf,output,grad]=fminunc(@fun071,x0,fopt3,a,b);x,f,exitf,output,grad算法选择：LargeScale‘on’|‘off’（on为缺省)采用分析梯度x0算法选择：BFGS公式，混合2，3次插值，一般较好。约束线性最小二乘非线性最小二乘方法算法选择:缺省：大规模算法（LargeScale='on'）[x,fval,exitflag,output,lambda]=linprog(c,A1,b1,A2,b2,v1,v2,x0,options)二次规划非线性规划nlcon.m给出约束,GradConstr=‘on’时还给出梯度,形式为例加工奶制品的生产计划1桶牛奶原油生产计划决策变量：含量限制总盈利：126000元II:通过广告增加销售(1元广告费：增加10桶销售)含量限制总盈利：287750元外汇兑换需求限制s=[10.589281.743138.3;1.69712.9579234.7;0.573720.33808179.346;0.0072330.004260.01261];s2=(s(2,1)+1/s(1,2))/2;s3=(s(3,1)+1/s(1,3))/2;s4=(s(4,1)+1/s(1,4))/2;c1=[1s(1,2)*s2s(1,3)*s3s(1,4)*s4];c2=[s(2,1)s2s(2,3)*s3s(2,4)*s4];c3=[s(3,1)s(3,2)*s2s3s(3,4)*s4];c4=[s(4,1)s(4,2)*s2s(4,3)*s3s4];c=-[c1c2c3c4];Ae=[ones(1,4),zeros(1,12);zeros(1,4),ones(1,4),zeros(1,8);zeros(1,8),ones(1,4),zeros(1,4);zeros(1,12),ones(1,4)];A=[-1000-s(2,1)000-s(3,1)000-s(4,1)000;0-s(1,2)000-1000-s(3,2)000-s(4,2)00;00-s(1,3)000-s(2,3)000-1000-s(4,3)0;000-s(1,4)000-s(2,4)000-s(3,4)000-1];be=[8180];b=[-6-3-1-10];v1=zeros(1,16);[x,f]=linprog(c,A,b,Ae,be,v1)z=-c*x丁的蛙泳成绩退步到1’15”2；戊的自由泳成绩进步到57”5,组成接力队的方案是否应该调整？目标函数模型求解丁蛙泳c