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matl新编优化工具箱的使用精编
优化工具箱的使用
MATLAB的优化工具箱提供了各种优化函数，这些优化函数可以通过在命令行输入相应的函数名加以调用；此外为了使用方便，MATLAB还提供了图形界面的优化工具（GUI Optimization tool）。
1 GUI优化工具
GUI优化工具的启动
有两种启动方法：
（1）在命令行输入optimtool；
（2）在MATLAB主界面单击左下角的“Start”按钮，然后依次选择“Toolboxes→Optimization→Optimization tool”
GUI优化工具的界面
界面分为三大块：
左边（Problem Setup and Results）为优化问题的描述及计算结果显示；
中间（Options）为优化选项的设置；
右边（Quick Reference）为帮助。为了界面的简洁，可以单击右上角“<<”、“>>”的按钮将帮助隐藏或显示。
1、优化问题的描述及计算结果显示
此板块主要包括选择求解器、目标函数描述、约束条件描述等部分。
选择合适的求解器以及恰当的优化算法，是进行优化问题求解的首要工作。
Solver：选择优化问题的种类，每类优化问题对应不同的求解函数。
Algorithm：选择算法，对于不同的求解函数，可用的算法也不同。
Problem框组用于描述优化问题，包括以下内容：
Objective function: 输入目标函数。
Derivatives: 选择目标函数微分（或梯度）的计算方式。
Start point: 初始点。
Constraints框组用于描述约束条件，包括以下内容：
Linear inequalities: 线性不等式约束，其中A为约束系数矩阵，b代表约束向量。
Linear equalities: 线性等式约束，其中Aeq为约束系数矩阵，beq代表约束向量。
Bounds: 自变量上下界约束。
Nonlinear Constraints function; 非线性约束函数。
Derivatives: 非线性约束函数的微分（或梯度）的计算方式。
Run solver and view results框组用于显示求解过程和结果。
（对于不同的优化问题类型，此板块可能会不同，这是因为各个求解函数需要的参数个数不一样，如Fminunc函数就没有Constraints框组。）
2、优化选项（Options）
Stopping criteria: 停止准则。
Function value check: 函数值检查。
User-supplied derivatives: 用户自定义微分（或梯度）。
Approximated derivatives: 自适应微分（或梯度）。
Algorithm settings: 算法设置。
Inner iteration stopping criteria: 内迭代停止准则。
Plot function: 用户自定义绘图函数。
Output function: 用户自定义输出函数。
Display to command window: 输出到命令行窗口。
对于不同的优化问题类型，此板块也会不同，
3、帮助（Quick Reference）
每选择一个函数求解器，帮助部分都有对这个函数的功能说明，同时还会给出相应的各个输入项说明。
GUI优化工具的使用步骤
（1）选择求解器Solver和优化算法。
（2）选定目标函数。
（3）设定目标函数的相关参数。
（4）设置优化选项。
（5）单击“Start”按钮，运行求解。
（6）查看求解器的状态和求解结果。
（7）将目标函数、选项和结果导入/导出。（在菜单文件中寻找）
GUI优化工具的应用实例
1、无约束优化（fminunc求解器）
fminunc求解器可用的算法有两种：
Large scale（大规模算法）
Medium scale（中等规模算法）
对于一般问题，采用中等规模算法即可。
例1：用优化工具求的极小值，初始点取x=0。
解：首先在当前MATLAB的工作目录下建立目标函数文件文件：
function y= FunUnc1(x) % function必须为小写，如果F为大写则不行
y=x^2+4*x-6; %平方符号输入时用键盘上数字6上的符合，否则错误
然后启动优化工具：
在Solver下拉选框中选择fminunc；
Algorithm下拉选框中选择Medium scale；
目标函数栏输入***@FunUnc1；