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求教matlab线性优化求最小值的问题
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这两天遇到这样一个问题， 目前遇到一个函数 F(a,b,c,x)， 如果定义a,b,c，可以画出F在x一个区间上的曲线，但无法求得F的具体解析式。 我的目的是把F曲线与手头上的实验曲线达到最好吻合，同时求出相应的参数a,b,c。 目前我的思路是这样的：试验曲线有10000组数据 （x,y)，我用最小二乘的思想，求出每一个x上对应的F与y之差平方和，即sum((y-F)^2), 然后给出a, b , c的范围，用fmincon来求解，但是写了程序，发现问题，程序无法求出相应解。错误为 Warning: Large-scale (trust region) method does not currently solve this type of problem, switching to medium-scale (line search). > In fmincon at 274 In main at 19 Optimization terminated: magnitude of directional derivative in search direction less than 2*options.TolFun and maximum constraint violation is less than options.TolCon. No active inequalities. 请问大神我该怎么办，是函数用错了吗？ 还是用别的方法？ 主程序如下： clear all;clc; global nr nt apt pidt vb freq nfrq ui=sqrt(-1); nr=50; nt=51; apt=100; pidt=10d0; vb=4212; %% A，b定义约束 45 < x1<55; 0.22 < x2<0.28; 0.0005 < x3<0.001; A=[1,0,0; 0,1,0;0,0,1;-1,0,0;0,-1,0;0,0,-1]; b=[55,0.28,0.001,-45,-0.22,-0.0005]'; x0= [49.13; 0.2592; 0.0007]; % Starting guess at the solution [x,fval] = fmincon(@myfun,x0,A,b) %%_______________________________________ function f = myfun(x); global nr nt apt pidt vb freq nfrq adf=load('y_para.dat'); fs=adf(:,1); con=adf(:,2); freq=fs; nfrq=length(freq); epson= 0.3302 ; ita=0.6052 ; c=1.0888 ; ym=admres(x(1),x(2),epson,ita,c,x(3)); f=sum((real(ym)-con).^2); |
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