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matlab解决凸优化和拉格朗日对偶方法

matlab解决凸优化和拉格朗日对偶方法
Matlab是一个强大的数值计算和科学编程工具，提供了丰富的函数和工
具箱来解决各种数学优化问题，包括凸优化和拉格朗日对偶方法。

在Matlab中，我们可以使用内置函数和工具箱来解决凸优化问题。

凸优
化是一类非常重要且广泛应用的数学优化问题，其目标是最小化或最大化凸
函数，在给定一些约束条件下，求解最优解。

Matlab中最常用的凸优化函数是"cvx"工具箱。

该工具箱提供了一套简洁
而强大的函数，可以轻松地定义凸优化问题，并使用内置的求解算法进行求解。

通过该工具箱，用户可以快速解决线性规划、二次规划、半定规划和凸
二次规划等问题。

除了凸优化，Matlab也提供了功能强大的函数来解决拉格朗日对偶方法。

拉格朗日对偶方法是一种用于解决约束优化问题的有效技术。

它通过将原问
题转化为拉格朗日函数，并通过求解对偶问题来近似求解原问题。

在Matlab中，我们可以使用"quadprog"函数来解决带约束的二次规划问题，其中可通过添加约束条件和求解问题的对偶问题来实现拉格朗日对偶方法。

此外，Matlab还提供了其他一些函数和工具箱，如"fmincon"和"linprog"，这些函数可以用于解决不同类型的优化问题。

Matlab是一个功能强大的工具，可以通过其内置函数和工具箱来解决凸
优化和拉格朗日对偶方法。

无论是解决线性规划问题还是非线性优化问题，Matlab都提供了易于使用且高效的求解方法，可以帮助研究人员和工程师解
决复杂的数学优化问题。

matlab各种应用工具箱参考

2021/3/10
讲解：XX
11
二、通用工具箱
• Matlab主工具箱
• 前面课程所介绍的数值计算、符号运算、绘图以及句柄绘图都是matlab主工具箱的内容，是matlab的基本部分，也是我们课程的重点。
• Matlab主工具箱位于：
c:\matlab\toolbox\matlab
• matlab主工具箱是任何版本的matlab都
simulink 的一般结构：
输入
系统
输出
2021/3/10
讲解：XX
27
仿真原理
• 当在框图视窗中进行仿真的同时，matlab 实际上是运行保存于simulink内存中s函数的映象文件，而不是解释运行该m文件。
• s函数并不是标准m文件，它m文件的一种特殊形式。
结构图创建方法
• 一个动态系统的创建过程，就是一个方框图的绘制过程
rose - Angle histogram plot.
compass - Compass plot.
feather - Feather plot.
fplot - Plot function.
comet - Comet-like trajectory.
2021/3/10
讲解：XX
17
Graph annotation. title - Graph title. xlabel - X-axis label. ylabel - Y-axis label. text - Text annotation. gtext - Mouse placement of text. grid - Grid lines.
高阶谱分析工具箱
2021/3/10

xprog_用户指南

XProg 1.0 用户指南MATLAB工具箱-不确定条件下的优化目录1介绍 (1)2从XPorg开始 (1)2.1准备工作 (1)2.2配置 (1)2.3 XProg基础 (2)2.3.1 XProg的模型，决策，约束 (2)2.3.2矩阵索引与算术运算 (4)2.3.3凸函数 (5)2.3.4 XPorg模型的数学公式 (6)2.3.5参数 (7)2.4说明性实例 (7)2.4.1确定性优化实例 (7)2.4.2随机规划实例 (9)3鲁棒优化 (11)3.1用于鲁棒优化的xprog (11)3.1.1随机变量和不确定性集 (11)3.1.2依赖决策 (12)3.1.3不确定性集合的分解 (13)3.2说明性实例 (13)3.2.1简单投资组合示例 (13)3.2.2库存示例 (15)4分布式鲁棒优化 (18)4.1Xprog应用于分布式鲁棒优化 (18)4.1.1模糊集 (18)4.1.2扩展模糊集的构造 (18)4.1.3模糊集的期望 (19)4.2示例 (20)4.2.1简单分布鲁棒优化问题 (20)4.2.2报童模型 (23)4.2.3医疗预约安排 (26)1介绍XProg是一个用于在MATLAB环境下构造不确定性优化模型的工具箱。

（2012A或以上版本）。

它能够解决确定性的、随机的、鲁棒的和分布式的。

鲁棒优化问题〔1, 2, 3〕。

灵感来自决策规则技术[ 1, 2, 4，5 ]，这工具箱还支持将多阶段问题中的可调整资源决策建模为可处理的决策规则近似。

与MATLAB的矩阵计算语法一致，XProg非常易于实现，并且与其他MATLAB的数值函数和图形函数兼容。

针对大规模优化问题，开发了基于高效矩阵处理函数的工具箱，能够利用不确定集的特殊结构来降低计算成本。

IBM ILOG CPLEX混合整数优化器在当前版本中用于求解以线性、二次或二阶锥形程序形式的模型。

在整个用户指南中，我们将使用粗体字母来表示矩阵和向量。

MATLAB优化工具箱在结构优化设计中的应用

的数值计算能力、秀的绘图功能、于理解、于优易便
使用，已成为世界上科学研究和工程设计方面优秀的数学工具。其内涵的强大优化工具箱功能极大地简化了人们对问题的优化算法实现过程，而使设计者更能将精力集中于需要解决的问题，问题的为解决赢得大量的宝贵时间。为此，文尝试将本ＭＡＬＢ优化工具箱用于结构优化设计中。ＴＡ
２０ＳｉｅｈＥｇｇ０８ｃ．Ｔｃ．ｎｎ．
ＭＡＬＢ优化工具箱在结构ＴＡ优化设计中的应用
杨世文许小健
（安徽省建筑科学研究设计院，合肥２００；３０１合肥工业大学土木建筑工程学院，合肥２００３０９）
摘
要
ＭＡＬＢ优化工具箱具有强大的科学计算能力，工程设计领域得到了广泛的应用。简要介绍了ＭＡＬＢ优化工ＴＡ在ＴＡ
结构优化设计过程大致是假设一分析一搜
针对某一具体问题的数学模型进行算法的选择和编程的求解实现。现有的结构优化算法很多，序如列线性规划法、列二次规划法、何规划法、态序几动
结构设计。Ｅｍａ：ｕｅｈ１３ｅｍ — ｉｔｔｅ＠６．ｏｌｕ
维普资讯
ＭＴＡＡＬＢ软件是美国Ｍａｒｓ司于２ｔＷｏｋ公ｈ０世
纪８０年代推出大型数学计算工具软件。它以强大

Matlab常用工具箱

Matlab常用工具箱MATLAB包括拥有数百个内部函数的主包和三十几种工具包。

工具包又可以分为功能性工具包和学科工具包。

功能工具包用来扩充MATLAB的符号计算，可视化建模仿真，文字处理及实时控制等功能。

学科工具包是专业性比较强的工具包，控制工具包，信号处理工具包，通信工具包等都属于此类。

开放性使MATLAB广受用户欢迎。

除内部函数外，所有MATLAB主包文件和各种工具包都是可读可修改的文件，用户通过对源程序的修改或加入自己编写程序构造新的专用工具包。

Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱Control System Toolbox——控制系统工具箱Communication Toolbox——通讯工具箱Financial Toolbox——财政金融工具箱System Identification Toolbox——系统辨识工具箱Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高阶谱分析工具箱Image Processing Toolbox——图象处理工具箱LMI Control Toolbox——线性矩阵不等式工具箱Model predictive Control Toolbox——模型预测控制工具箱μ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱Neural Network Toolbox——神经网络工具箱Optimization Toolbox——优化工具箱Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱Robust Control Toolbox——鲁棒控制工具箱Signal Processing Toolbox——信号处理工具箱Spline Toolbox——样条工具箱Statistics Toolbox——统计工具箱Symbolic Math Toolbox——符号数学工具箱Simulink Toolbox——动态仿真工具箱Wavele Toolbox——小波工具箱[编辑本段]常用函数Matlab内部常数[3]eps：浮点相对精度exp：自然对数的底数ei 或j：基本虚数单位inf 或Inf：无限大，例如1/0nan或NaN：非数值（Not a number），例如0/0pi：圆周率p（= 3.1415926...）realmax：系统所能表示的最大数值realmin：系统所能表示的最小数值nargin: 函数的输入引数个数nargout: 函数的输出引数个数lasterr：存放最新的错误信息lastwarn：存放最新的警告信息MATLAB常用基本数学函数abs(x)：纯量的绝对值或向量的长度angle(z)：复数z的相角(Phase angle)sqrt(x)：开平方real(z)：复数z的实部imag(z)：复数z的虚部conj(z)：复数z的共轭复数round(x)：四舍五入至最近整数fix(x)：无论正负，舍去小数至最近整数floor(x)：地板函数，即舍去正小数至最近整数ceil(x)：天花板函数，即加入正小数至最近整数rat(x)：将实数x化为分数表示rats(x)：将实数x化为多项分数展开sign(x)：符号函数(Signum function)。

matlab偏微分方程工具箱使用手册

MATLAB偏微分方程工具箱使用手册一、Matlab偏微分方程工具箱介绍Matlab偏微分方程工具箱是Matlab中用于求解偏微分方程（PDE）问题的工具。

它提供了一系列函数和工具，可以用于建立、求解和分析PDE问题。

PDE是许多科学和工程领域中的重要数学模型，包括热传导、扩散、波动等现象的数值模拟、分析和优化。

Matlab偏微分方程工具箱为用户提供了丰富的功能和灵活的接口，使得PDE问题的求解变得更加简单和高效。

二、使用手册1. 安装和启用在开始使用Matlab偏微分方程工具箱前，首先需要确保Matlab已经安装并且包含了PDE工具箱。

确认工具箱已经安装后，可以通过以下命令启用PDE工具箱：```pdetool```这将打开PDE工具箱的图形用户界面，用户可以通过该界面进行PDE 问题的建立、求解和分析。

2. PDE建模在PDE工具箱中，用户可以通过几何建模工具进行PDE问题的建立。

用户可以定义几何形状、边界条件、初值条件等，并选择适当的PDE方程进行描述。

PDE工具箱提供了各种几何建模和PDE方程描述的选项，用户可以根据实际问题进行相应的设置和定义。

3. 求解和分析一旦PDE问题建立完成，用户可以通过PDE工具箱提供的求解器进行求解。

PDE工具箱提供了各种数值求解方法，包括有限元法、有限差分法等。

用户可以选择适当的求解方法，并进行求解。

求解完成后，PDE工具箱还提供了丰富的分析功能，用户可以对结果进行后处理、可视化和分析。

4. 结果导出和应用用户可以将求解结果导出到Matlab环境中，并进行后续的数据处理、可视化和分析。

用户也可以将结果导出到其他软件环境中进行更进一步的处理和应用。

三、个人观点和理解Matlab偏微分方程工具箱是一个非常强大的工具，它为科学和工程领域中的PDE问题提供了简单、高效的解决方案。

通过使用PDE工具箱，用户可以快速建立、求解和分析复杂的PDE问题，从而加快科学研究和工程设计的进程。

matlab中gurobi的安装方法

Matlab 是一个高级技术计算语言和交互式环境。

Gurobi 是一种用于数学规划的快速优化器，它在许多领域都有应用，如运输、能源、金融等。

本文主要介绍在 Matlab 中安装 Gurobi 的方法。

1. 准备工作在安装 Gurobi 前，需要确保已经安装了 Matlab 和 Gurobi 优化器。

可以从全球信息站下载安装文件，并按照冠方指南进行安装。

在安装完成后，需要获得 Gurobi 的许可证文件，这个文件包含了许可证密钥和注册信息。

2. 安装 Gurobi MATLAB 工具箱在安装完成 Gurobi 优化器后，接下来需要安装 Gurobi MATLAB 工具箱。

打开 MATLAB 环境，在命令窗口中输入以下命令来添加Gurobi MATLAB 工具箱的路径：```matlabaddpath('/path/to/gurobi/matlab');```这个路径是 Gurobi MATLAB 工具箱的安装路径，可以根据实际安装情况进行修改。

3. 设置 Gurobi 许可证文件在安装 Gurobi 优化器时，会得到一个许可证文件，通常是以 ".grb" 结尾的文件。

将这个文件保存在一个指定的路径下，然后在 MATLAB 中设置 Gurobi 的许可证文件路径。

在 MATLAB 命令窗口中输入以下命令：```matlabgurobi_setup('path/to/gurobi.lic');```这个命令会将 Gurobi 许可证文件的路径添加到 MATLAB 的搜索路径中，从而使 MATLAB 能够找到 Gurobi 优化器。

4. 测试安装是否成功在完成以上步骤后，可以通过简单的测试来验证 Gurobi 在 MATLAB 中的安装是否成功。

在 MATLAB 命令窗口中输入以下代码：```matlabmodel.A = sparse([1 1; 1 -1]);model.obj = [1 -1];model.rhs = [1; 1];model.sense = '<>';params.OutputFlag = 0;result = gurobi(model, params);disp(result.objval);```这段代码会创建一个简单的线性规划模型，然后使用 Gurobi 进行求解。

MATLAB7.0 GA工具箱详细讲解及实例演示

minimize f ( x)
x
如果我们想要求出函数f(x)的最大值，可以转而求取函数g(x)=－f(x)的最小值，因为函数g(x) 最小值出现的地方与函数f(x)最大值出现的地方相同。
2 例如，假定想要求前面所描述的函数 f ( x1 , x2 ) x12 2x1 x2 6x1 x2 6x2 的最大值，这时，
137
显示参数描述
输入适应度函数输入适应度函数的变量数目
开始遗传算法
显示结果
图8.2
遗传算法工具
为了使用遗传算法工具，首先必须输入下列信息： Fitness function（适应度函数）——欲求最小值的目标函数。输入适应度函数的形式为@fitnessfun，其中fitnessfun.m是计算适应度函数的M文件。在前面“编写待优化函数的M文件”一节里已经解释了如何编写这种M文件。符号@产生一个对于函数fitnessfun的函数句柄。 Number of variables（变量个数）——适应度函数输入向量的长度。对于“编写待优化函数的M文件”一节所描述的函数My_fun，这个参数是2。点击Start按钮，运行遗传算法，将在Status and Results（状态与结果）窗格中显示出相应的运行结果。在Options窗格中可以改变遗传算法的选项。为了查看窗格中所列出的各类选项，可单击与之相连的符号“+”。
8.1.2 编写待优化函数的M文件
134
为了使用遗传算法和直接搜索工具箱，首先必须编写一个 M 文件，来确定想要优化的函数。这个 M 文件应该接受一个行向量，并且返回一个标量。行向量的长度就是目标函数中独立变量的个数。本节将通过实例解释如何编写这种 M 文件。 8.1.2.1 编写 M 文件举例下面的例子展示了如何为一个想要优化的函数编写M文件。假定我们想要计算下面函数的最小值：

基于MATLAB遗传算法优化工具箱的优化计算

变异。ｏｔｐｓ
ｅｓｌｎ表示两代之间的差距；ｐｏ — ｐｐｉｏｒｂｏｓ取
０表示采用二进制编码，１表示采用实数取本身；ｉｌｙ取ｉ１表示运行中显示ｄｓａｐｓ当前
、
染色体和最好结果．０表示运行中不显取示。默认值为ｌｅ６１Ｏ（选择的）ｉ一］可
优化
旅行商问题
输出部分：
一
、
遗传算法
Ｘ
运行中最好的结果
遗传算法（ｎｔｌｏｉｍｓＧＡ）由美国ＭｉｉａＧｅｅｉａｇｒｈ：ｃｔ是ｃｇｎｈ大学的ＪｈｌｎｏｎＨｏｌｄ教授在６ａＯ年代提出的，是一种自然适它应优化方法，算法是基于自然遗传和自然优选机理的寻优该方法。谓自然遗传和自然优选来自于达尔文的进化论学说，所该学说认为在生物进化过程中，一动植物经过若干代的遗任传和变异，之能够适应新的环境，优胜劣汰的结果，种使是这自然遗传思想也适用于求解优化问题。ＧＡ采用选择（ｅｅ — ｓｌｃｔｎ）交叉（ｒｓｏｅ）变异（ｔｔｎ运算来实现 “ 竞天ｉ、ｏｃｏｓｖｒ和ｍｕａｉ）ｏ物
ｓａｔｏｔｒＰｐ

matlab yalmip gurobi 编程指导

matlab yalmip gurobi 编程指导一、引言MATLAB是一种广泛使用的数学软件，它提供了强大的工具来处理线性规划、整数规划、非线性规划等各种优化问题。

在这个过程中，我们常常需要使用到Gurobi，一个在许多领域中广泛应用的优化求解器。

为了更好地利用MATLAB和Gurobi，我们提供了这个编程指导。

本篇文章将介绍如何使用MATLAB和yalmip接口与Gurobi进行交互，以及一些编程技巧和注意事项。

二、MATLAB与Gurobi的接口1. MATLAB中的优化工具箱：MATLAB提供了优化工具箱，可以方便地解决各种优化问题。

这个工具箱包括了一系列的函数和工具，可以帮助我们进行优化模型的建立、求解和结果分析。

2. yalmip接口：yalmip是一个MATLAB工具箱，它提供了用于建模和求解线性、整数、混合整数和非线性规划问题的函数。

通过yalmip，我们可以方便地与Gurobi进行交互。

三、使用yalmip创建优化模型以下是使用yalmip创建优化模型的步骤：（1）导入Gurobi库：在MATLAB中，我们需要导入Gurobi库才能使用yalmip接口。

可以使用以下代码导入：`m = gurobi();`（2）创建变量：在yalmip中，我们可以通过定义var对象来创建变量。

例如，可以定义一个一维变量`x`：`x = var('x', 0, 1);`（3）定义目标函数和约束条件：在yalmip中，我们可以使用`minimize`和`maximize`函数来定义目标函数，使用`subject to`来定义约束条件。

例如，下面的代码定义了一个最小化成本的问题：`minimize(cost(x));`其中`cost(x)`是一个需要定义的函数。

四、求解优化模型使用Gurobi求解优化模型需要将优化模型保存到一个文件，然后使用Gurobi的命令行工具来求解。

可以使用yalmip提供的`optimize`函数将模型保存到文件，并指定求解器为Gurobi。

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案例1：用MATLAB解无约束优化问题
options31=optimset(options,'HessUpdate','steepdesc'); [x31,fval31,exitflag31,output31]=fminunc(f, [-1.2 2],options31) pause options32=optimset(options,'HessUpdate','steepdesc','MaxIter', 8000,'MaxFunEvals',8000);
Vlb, vub
优化工具箱概述
3.优化函数的输出变量下表
变量描述调用函数所有优化函数 linprog, quadprog, fgoalattain, fmincon, fminimax, lsqcurvefit, lsqnonlin, fminbnd
x
fval
解x处的目标函数值
exitfla g 包含优化结果信息的输出结构. `Interations: 迭代次数 Algorithm: 所采用的算法 FuncCount: 函数评价次数
案例1：用MATLAB解无约束优化问题
结果：
即剪掉的正方形的变长为0.5米时水槽的容积最大，最大容积为2立方米。
案例1：用MATLAB解无约束优化问题
案例2：用MATLAB解无约束优化问题
说明：
• fminsearch是用单纯形法寻优 • fminunc的算法见以下几点说明： [1]fminunc为无约束优化提供了大型优化和中型优化算法.由 options中的参数LargeScale控制： LargeScale=’on’(默认值),使用大型算法 LargeScale=’off’,使用中型算法 [2]fminunc为中型优化算法的搜索方向提供了4种算法,由 options中的参数HessUpdate控制： HessUpdate=’bfgs’(默认值)，拟牛顿法的BFGS公式； HessUpdate=’dfp’，拟牛顿法的DFP公式； HessUpdate=’steepdesc’，最速下降法
案例1：用MATLAB解无约束优化问题
案例1：用MATLAB解无约束优化问题
3、运行结果:
案例1：用MATLAB解无约束优化问题
案例1：用MATLAB解无约束优化问题
2. 画出Rosenbrock函数的等高线图，输入命令： contour(x,y,z,20) hold on plot(-1.2,2,' o '); text(-1.2,2,'start point') plot(1,1,'o') text(1,1,'solution') 3. 用fminsearch函数求解，输入命令： f='100*(x(2)-x(1)^2)^2+(1-x(1))^2'; [x,fval,exitflag,output]=fminsearch(f, [-1.2 2])
MATLAB优化工具箱
优化问题案例
1.MATLAB求解优化问题的主要函数
类型模型基本函数名
一元函数极小
无约束极小线性规划二次规划约束极小（非线性规划）达到目标问题极小极大问题
优化工具箱概述
2.优化函数的输入变量
使用优化函数或优化工具箱其他优化函数时，输入变量见下表
变量 f 描述调用函数 linprog, quadprog fminbnd, fminsearch, 非线性优化的目标函数fun必须为行命令对 fminunc, fmincon, lsqcurvefit, lsqnonlin, fgoalattain, 象或M文件、嵌入函数、或MEX文件的名称 fminimax
案例类型3：一般非线性规划
1.首先建立M文件fun.m,定义目标函数F(X): function f=fun(X); f=F(X);
案例类型3：一般非线性规划
案例类型3：一般非线性规划
(2)x=fmincon(‘fun’,X0,A,b,Aeq,beq) (3)x=fmincon(‘fun’,X0,A,b,Aeq,beq,VLB,VUB) (4) x=fmincon(‘fun’,X0,A,b,Aeq,beq,VLB,VUB,’nonlcon’) (5)x=fmincon(‘fun’,X0,A,b,Aeq,beq,VLB,VUB, ’nonlcon’,options) (6)*x,fval+=fmincon(…) (7)*x,fval,exitflag+=fmincon(…) (8)*x,fval,exitflag,output+=fmincon(…)
[x21,fval21,exitflag21,output21]=fminunc(f, [-1.2 2],options21)
pause options22=optimset(options,'HessUpdate','dfp','LineSearchTyp e','cubicpoly'); [x22,fval22,exitflag22,output22]=fminunc(f, [-1.2 2],options22) pause
案例1：用MATLAB解无约束优化问题
运行结果：
案例1：用MATLAB解无约束优化问题
4. 用fminunc函数求解：
(1)建立M文件fun2.m function f=fun2(x) f=100*(x(2)-x(1)^2)^2+(1-x(1))^2 (2)主程序wliti44.m
oldoptions=optimset('fminunc')
案例类型2：二次规划
案例类型2：二次规划
H=[1 -1; -1 2]; c=[-2 ;-6];A=[1 1; -1 2];b=[2;2]; Aeq=[];beq=[]; VLB=[0;0];VUB=[]; [x,z]=quadprog(H,c,A,b,Aeq,beq,VLB,VUB) 3、运行结果：
案例1：用MATLAB解无约束优化问题
Rosenbrock函数不同算法的计算结果
搜索方向步长搜错
混合二、三次插值
最优解
(1.000, 1.000) (1.000, 1.000)
最优值
4.2957e011 4.2957e011
赋值次数
141 141
BFGS
三次插值
混合二、三次插值
DFP 三次插值
(-0.7476, 0.5334)
fun
H
quadprog
linprog, quadprog, fgoalattain, fmincon, fminimax linprog, quadprog, fgoalattain, fmincon,
A, b Aeq, beq
优化工具箱概述
2.优化函数的输入变量
使用优化函数或优化工具箱其他优化函数时，输入变量见下表
优化工具箱概述
（ 3） options=optimset(oldops,’param1’,value1,’param2’, value2,…) 创建名称为oldops的参数的拷贝,用指定的参数值修改 oldops中相应的参数.
例：opts=optimset(‘Display’,’iter’,’TolFun’,1e-8) 该语句创建一个称为opts的优化选项结构，其中显示参数设为‘iter’，TolFun参数设为1e-8。
(1.000, 1.000)
可以看出,最速下降法的结果最差.因为最速下降法特别不适合于从一狭长通道到达最优解的情况。
用MATLAB解无约束优化问题
用MATLAB解无约束优化问题
案例1：用MATLAB解无约束优化问题
案例1：用MATLAB解无约束优化问题
案例1：用MATLAB解无约束优化问题
(-0.7476, 0.5334) (1.1169, 1.2482)
3.1189
3.1189 0.0137 0.0064 0.0057 1.9151-e10
201
201 201 8001 9000 202
最6, 1.1660) (1,.0757, 1.1572)
单纯形法
output
所有优化函数
优化工具箱概述
4.控制参数options的设置
Options常用参数的名称、名义、取值如下：
（1）Display：显示水平。取值为‘off’时，不显示输出；取值为‘iter’时,显示每次迭代的信息；取值为‘final’时，显示最终结果。默认值为‘final’。
（2）MaxFunEvals：允许进行函数评价的最大次数，取值为正整数。（3）MaxIter：允许进行迭代的最大次数，取值为正整数。
案例1：用MATLAB解无约束优化问题
[3]fminunc为中型优化算法的步长一维搜索提供了两种算法，由 options中参数LineSearchType控制： LineSearchType=’quadcubic’(缺省值),混合的二次和三次多项式插值; LineSearchType=’cubicpoly’,三次多项式插 •使用fminunc和fminsearch可能会得到局部最优解.
优化工具箱概述
4.控制参数options的设置
控制参数options可以通过函数optimset创建或修改。命令格式如下：（1）options=optimset(‘optimfun’) 创建一个含有所有参数名，并与优化函数optimfun 相关的默认值的选项结构options. （2) options=optimset(‘param1’,value1,’param2’,value2,…) 创建一个名称为options的优化选项参数，其中指定的参数具有指定值，所有未指定的参数取默认值。