Matlab程序推荐:智能微电网PSO优化算法
利用白噪声特性和ARMR模型,通过求解模型参数生成随机风速
粒子群综合能源系统优化的matlab实现
学习目标:求一元函数最小值和零点
%% 函数的极小值和零点 求解一元函数的最小值
clear all;
close all;
[x,fval]=fminbnd(@cos,1,5) %函数句柄
y=cos(x)
clear all;
close all;
[x,fval]=fminbnd(@cos,1,5) %函数句柄
y=cos(x)
clear all;
close all;
f=@(x)x.^2-6*x-9;
[x,fval]=fminbnd(f,0,6,optimset('Display','iter'))
%自变量在0到6之间的最小值,显示计算过程
y=f(x)
求解自变量范围限定的一元函数的最小值
clear all;
close all;
f=@(x)x.^2-6*x-9;
[x,fval]=fminbnd(f,0,6,optimset('Display','iter'))
%自变量在0到6之间的最小值,显示计算过程
y=f(x)
求多元函数的最小值
clear all;
close all;
f=@(x)2*(x(2)-x(1)^2)^2+(2-x(1))^2;
[x,fval]=fminsearch(f,[-6.7 8]) %指定一个起始点 在某点附近寻找
y=f(x)
clear all;
close all;
f=@(x)2*(x(2)-x(1)^2)^2+(2-x(1))^2;
[x,fval]=fminsearch(f,[-6.7 8]) %指定一个起始点 在某点附近寻找
y=f(x)
求解一元函数的零点
clear all;
close all;
f=@(x)sin(x)*cos(x);
figure;
fplot(f,[-5,5]);
xlabel('x');
ylabel('f(x)');
grid on;
x1=fzero(f,[-4,-2])
x3=fzero(f,-2)
[x4,fval]=fzero(f,[-3,-1])
求解一元函数的零点
clear all;
close all;
f=@(x)sin(x)*cos(x);
figure;
fplot(f,[-5,5]);
xlabel('x');
ylabel('f(x)');
grid on;
x1=fzero(f,[-4,-2])
x3=fzero(f,-2)
[x4,fval]=fzero(f,[-3,-1])
clear all;
close all;
f=@(x)sin(x)*cos(x);
figure;
fplot(f,[-5,5]);
xlabel('x');
ylabel('f(x)');
grid on;
x1=fzero(f,[-4,-2])
x3=fzero(f,-2)
[x4,fval]=fzero(f,[-3,-1])
求解一元函数的零点
clear all;
close all;
f=@(x)sin(x)*cos(x);
figure;
fplot(f,[-5,5]);
xlabel('x');
ylabel('f(x)');
grid on;
x1=fzero(f,[-4,-2])
x3=fzero(f,-2)
[x4,fval]=fzero(f,[-3,-1])