开始使用基于求解器的优化实时编辑器任务

包括参数或数据

通常，您有数据或值要传递给求解器。将这些值放入输入节（其中显示 x0），并通过选择节 > 运行节或按 Control+Enter 来运行该节。

设置优化的初始点 x0 和定标 a。

x0 = [2;1];
a = 100;

在继续之前，通过运行此节，将 x0 值和任何其他问题数据放入工作区中。

优化实时编辑器任务

通常，您可以通过在实时编辑器选项卡中选择任务 > 优化，或在插入选项卡中选择任务 > 优化，将优化实时编辑器任务放入脚本中。然后您将看到以下选择项（这只是图示，并非真实任务）：

要获得基于求解器的任务，请点击基于求解器。

以下基于求解器的任务包含目标函数和非线性约束函数。要更改这些函数，请编辑任务下方的函数列表。

要更改约束，请选择适当的约束类型，并在输入框中输入值。您可能需要在上面包含 x0 的节中输入值，然后运行该节以将值放入工作区中。

通过点击左侧的斜纹条形，或选择运行或节 > 运行节，或按 Control+Enter，运行该任务。

Local minimum found that satisfies the constraints.

Optimization completed because the objective function is non-decreasing in 
feasible directions, to within the value of the optimality tolerance,
and constraints are satisfied to within the value of the constraint tolerance.

<stopping criteria details>

结果

Optimize 将解保存到工作区变量 solution，并将解处的目标函数值保存到工作区变量 objectiveValue。您可以在 Optimize 任务的顶部看到这些变量名称并对其进行修改。

查看这些变量。

solution

solution = 2×1

    1.1413
    1.3029

objectiveValue

objectiveValue = 
0.0200

查看在该解处的非线性约束函数值。

[ccons,ceqcons] = constraintFcn(solution)

ccons = 1×2

   -2.0000   -0.0000

ceqcons =

     []

辅助函数 - 局部函数

以下代码创建目标函数。针对您的问题修改以下代码。

function f = objectiveFcn(x,a)
f = a*(x(2) - x(1)^2)^2 + (1 - x(1))^2;
end

以下代码创建约束函数。针对您的问题修改以下代码。

function [c,ceq] = constraintFcn(x)
c(1) = x(1)^2 + x(2)^2 - 5;
c(2) = 3 - x(1)^2 - x(2)^2;
ceq = [];  % No equality constraints
end