matlab断开式转向梯形优化

Question

不太明白这个情况
可能存在局部最小值。满足约束。

fmincon 已停止，因为当前步长小于
步长容差值并且在约束容差值范围内满足约束

Answer 1

参考免费微信小程序：皆我百晓生 作答，经由专家-皆知整理回复，如问题解决，望采纳；如仍有疑问，请评论回复。

根据您提供的MATLAB代码和描述，看起来您正在解决一个优化问题，目标是通过调整参数x来最小化函数main2的结果。这个问题包含了一些几何关系，并且使用了非线性约束函数yueshu2。您使用的求解器是fmincon，它是一个用于求解带有线性和非线性等式及不等式约束的非线性规划问题的函数。从图4的输出来看，算法已经收敛到一个解，但是可能是一个局部最小值，而不是全局最小值。

为了尝试找到更好的解，您可以考虑以下几个策略：

1. 改变初始猜测点：初始猜测点对于寻找全局最优解非常重要。您可以尝试使用不同的初始点x0，看看是否能得到不同的结果。
2. 增加迭代次数：使用options.MaxFunEvals和options.MaxIter设置fmincon的最大函数评估次数和最大迭代次数，这可能会帮助算法更深入地探索解空间。
3. 改变约束参数：检查约束向量a和b，确保它们正确地定义了您的约束范围。
4. 使用不同的优化方法：尽管fmincon通常表现良好，但有时候其他方法（如patternsearch、ga或particleswarm）可能会发现不同的解。
5. 全局优化工具箱：如果您有MATLAB的全局优化工具箱，可以尝试使用GlobalSearch或MultiStart来搜索多个起始点并综合所有结果，从而提高找到全局最优解的可能性。

下面是一个更新后的代码示例，展示了如何使用fmincon进行优化，并设置了更大的迭代次数和功能评估次数：

% 设置优化选项
options = optimoptions('fmincon','MaxFunctionEvaluations',1e4,'MaxIterations',1e3);

% 初始猜测点
x0 = [80 590 40 70*pi/180];

% 约束向量
a = [-1000;1000;0-100;0100;00-10;0010;000-1;0001];
b = [-80;100;-590;620;-33;50;-1.57;2.15];

% 运行优化
[x,fval,exitflag,output] = fmincon(@main2,x0,a,b,[],[],[],[],@yueshu2,options);

如果以上步骤仍无法找到满意的结果，建议您尝试使用全局优化工具箱中的方法。例如，使用GlobalSearch：

% 加载全局优化工具箱
if ~license('test', 'globaloptimization')
    error('You need the Global Optimization Toolbox to run this code.');
end

% 创建多启动全局搜索对象
ms = GlobalSearch('Display','iter');

% 使用多启动全局搜索
[x_glo,fval_glo] = run(ms,@main2,x0,a,b,[],[],[],[],@yueshu2);

这里的关键是理解您的模型以及如何调整参数以获得更好的结果。由于这是一个数学和工程问题，可能需要一定的分析才能确定最佳的优化策略。如果需要进一步的帮助，比如对模型的理解或优化策略的选择，请随时告诉我。