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lingo求解(qiú jiě)非线性规划
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实验(shíyàn)目的
实验(shíyàn)内容
性规划问题，再用单纯形法求解之，把其符合(fúhé)原始条件的最优解作为(3)的解的近似．
近似(jìn sì)规划法
每得到一个近似解后，都从这点出发，重复以上步骤．
这样，通过求解一系列线性规划问题，产生一个由线性规划最优解组成的序列，经验表明，这样的序列往往收敛于非线性规划问题的解。
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近似规划法的算法(suàn fǎ)步骤如下
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返回(fǎnhuí)
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用MATLAB软件求解,其输入(shūrù)格式如下:
1. x=quadprog(H,C,A,b);
2. x=quadprog(H,C,A,b,Aeq,beq);
3. x=quadprog(H,C,A,b,Aeq,beq,VLB,VUB);
4. x=quadprog(H,C,A,b, Aeq,beq ,VLB,VUB,X0);
5. x=quadprog(H,C,A,b, Aeq,beq ,VLB,VUB,X0,options);
6. [x,fval]=quaprog(...);
7. [x,fval,exitflag]=quaprog(...);
8. [x,fval,exitflag,output]=quaprog(...);
1、二次规划(guīhuà)
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例1 min f(x1,x2)=-2x1-6x2+x12-2x1x2+2x22
. x1+x2≤2
-x1+2x2≤2
x1≥0, x2≥0
MATLAB（youh1）
1、写成标准(biāozhǔn)形式：
2、 输入(shūrù)命令：
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、运算结果为：
x = z = -
.
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1. ,定义目标(mùbiāo)函数F（X）:
function f=fun(X);
f=F(X);
2、一般(yībān)非线性规划
其中X为n维变元向量，G(X)与Ceq(X)均为非线性函数组成的向量，其它变量的含义与线性规划、，基本步骤分三步：
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3. 建立(jiànlì),命令的基本格式如下：
(1) x=fmincon(‘fun’,X0,A,b)
(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(...)
输出(shūchū)极值点
M文件
迭代的初值
参数说明
变量上下限
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注意：
[1] fmincon函数提供了大型优化算法和中型优化算法。默认时，若在fun函数中提供了梯度（options参数(cānshù)的GradObj设置为’on’），并且只有上下界存在或只有等式约束，fmincon函数将选择大型算法。当既有等式约束又有梯度约束时，使用中型算法。
[2] fmincon函数的中型算法使用的是序列二次规划法。在每一步迭代中求解二次规划子问题，并用BFGS法更新拉格朗日Hessian矩阵。
[3] fmincon函数可能会给出局部最