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如何用MATLAB找到分段函数的极值点

matlab怎么实现分段函数的极值点functionm=fenduanhanshu(t)m=t.*(t>=0&t1&t=0&t1&t=0&t=0&t1&t

matlab怎么实现分段函数的极值点

matlab怎么实现分段函数的极值点

function m=fenduanhanshu(t)

m=t.*(t>=0 & t<1)+(-t+2).*(t>1 & t<=2)+0.1.*(t<0 | t>2)

【解释】

在Matlab中,上述函数中的表达式m=t.*(t>=0 & t<1)+(-t+2).*(t>1 & t<=2)+0.1.*(t<0 | t>2)的运算规则是当布尔表达式为true时,布尔表达式的值取1,参与运算,否则取0,参与运算。

例如,当表达式中的(t>=0 & t<1)成立时,t.*(t>=0 & t<1)=t.*1;此时表达式中的布尔表达式(t>1 & t<=2)和(t<0 | t>2)都不成立,取0参与运算,故此时m=t.*1+(-t+2)*0+0.1.*0=t。

Matlab中的这种设计方便了用户进行科学计算,减少了代码量,提高了开发效率。个人非常推荐使用。

如何通过Matlab解函数的最大值问题

最大值,可以转换为最小值问题。比如:% 计算最小值f(x) = -x1*x2*x3,起始点为x = [10;10;10],约束条件为:

% 0 ≤ x1 + 2*x2 + 2*x3 ≤ 72.

% –x1–2*x2–2*x3 ≤ 0

% 1.写出目标函数% function f = myfun(x)

% f = -x(1) * x(2) * x(3);% 2.约束条件

% –x1–2*x2–2*x3 ≤ 0

% x1 + 2*x2 + 2*x3≤ 72

% 3.构造约束条件矩阵

% A = [-1 -2 -2; ...

% 1 2 2];

% b = [0;72];% 4.最优化计算% x0 = [10;10;10];

% [x,fval] = fmincon(@myfun,x0,A,b);% 5.结果

% x

% x =

% 24.0000

% 12.0000

% 12.0000

%

%

% fval

% fval =

% -3.4560e+03

%

%

% A*x-b

% ans =

-72

matlab二元函数最大值

多元函数的最优化问题可不是简简单单就能写出来的。

本身MATLAB就不适合用来做优化,建议使用lingo,1stopt等工具。

以下是使用1stopt工具做出来的结果:

1. 代码:

Parameters x=[1.8,2,2],y=[.46,.90];

Minimum;

Function (-256.926x+572.13)*(y*(0.867+0.037*y+0.05*x)*252-17.784*y);

2. 结果:

迭代数: 25

计算用时(时:分:秒:毫秒): 00:00:00:141

计算中止原因: 达到收敛判定标准

优化算法: 共扼梯度法 + 通用全局优化法

函数表达式: (-256.926*x+572.13)*(y*(0.867+0.037*y+0.05*x)*252-17.784*y)

目标函数值(最小): 6170.8801616352

x: 2

y: 0.46

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