多种求解器可供选择,根据具体问题的特性选择合适的求解器,然后编写目标函数和约束条件,就可以进行优化求解了。
对于你提供的图片,显示了一个空白的优化工具箱界面,可能是你还未选择具体的求解器和优化问题。下面提供一份简单的代码示例,来演示如何在MATLAB中进行数学建模及优化求解。
% 假设我们要求解的问题是:max(2x1 + 3x2),s.t. 0 <= x1,x2 <= 1
% 首先定义目标函数
fun = @(x) -(2*x(1) + 3*x(2));
% 定义不等式约束条件
A = [];
b = [];
Aeq = [];
beq = [];
lb = [0 0];
ub = [1 1];
% 使用fmincon求解器进行优化求解
x0 = [0.5, 0.5];
options = optimoptions('fmincon', 'Display', 'iter');
[x, fval] = fmincon(fun, x0, A, b, Aeq, beq, lb, ub, [], options);
disp(x); % 输出最优解
disp(-fval); % 输出最大值(由于我们对目标函数取了负,所以这里要再取个负)
上述代码中,我们使用了Matlab中的fmincon函数作为求解器,定义了目标函数和约束条件,然后在默认迭代次数和容忍误差下,求解出了最优解及其对应的最大值。对于优化工具箱的使用,建议先阅读Optimization Toolbox官方文档,掌握基本的界面操作及函数接口调用方式,然后针对具体的问题进行深入学习和探索。