Matlab機械優化設計培訓資料（ppt 75頁）

Matlab機械優化設計培訓資料內容提要：
fminbnd：
功能：找到固定區間內單變量函數的最小值。
語法和描述：
fminbnd求取固定區間內單變量函數的最小值。
x = fminbnd(fun,x1,x2)返回區間{x1，x2}上fun參數描述的標量函數的最小值x。
x = fminbnd(fun,x1,x2,options)用options參數指定的優化參數進行最小化。
算法：
fminbnd是一個M文件。其算法基於黃金分割法和二次插值法。
局限性：
1、目標函數必須是連續的。
2、fminbnd函數可能隻給出局部最優解。
3、當問題的解位於區間邊界上時，fminbnd函數的收斂速度常常很慢。此時，fmincon函數的計算速度更快，計算精度更高。
4、fminbnd函數隻用於實數變量。
適用於大型和中型算法的參數：
l Diagnostics – 打印最小化函數的診斷信息。
l 某公司 – 顯示水平。選擇'off'，不顯示輸出；選擇'iter'，顯示每一步迭代過程的輸出；選擇'final'，顯示最終結果。打印最小化函數的診斷信息。
l GradObj – 用戶定義的目標函數的梯度。對於大型問題此參數是必選的，對於中型問題則是可選項。
l MaxFunEvals – 函數評價的最大次數。
l MaxIter – 最大允許迭代次數。
l TolFun – 函數值的終止容限。
l TolX – x處的終止容限。

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