创建一个情节罪而且因为函数及其在区间上的最大值(π-π,)．

t = linspace(π-π);情节(t,罪(t)的r -)举行在情节(t, cost,“b -”）;情节(t,马克斯(罪(t),因为(t)),“柯”)传说(“罪(t)”，“因为(t)”，“马克斯(罪(t),因为(t))”，“位置”，“西北”）

图中显示了最大值的两个局部极小值，一个在1附近，另一个在-2附近。求1附近的最小值。

有趣= @ (x) [sin (x), cos (x));x0 = 1;x0, x1 = fminimax(有趣)

局部最小值。约束满足。Fminimax停止，因为当前搜索方向的大小小于步长公差值的两倍，约束条件满足到约束公差值之内。

x1 = 0.7854

求-2附近的最小值。

x0 = 2;x0, x2 = fminimax(有趣)

局部最小值。约束满足。Fminimax停止，因为当前搜索方向的大小小于步长公差值的两倍，约束条件满足到约束公差值之内。

x2 = -2.3562

本例的目标函数是线性加常数。有关目标函数的描述和图，请参见比较fminimax和fminunc．

将目标函数设置为窗体的三个线性函数 $$dot（x，v）+v_0$$为三个向量 $$v$$和三个常量 $$v_0$$．

一个= (1,1);b = (1, 1);c = [0, 1];a0 = 2;b0 = 3;c0 = 4;有趣= @ (x) [x * + a0, * b + b0, x * c + c0];

求不等式下的极小极大点X (1) + 3* X (2) <= -4．

一个= [1,3];b = 4;x0 = [1, 2];x = fminimax(乐趣,x0, A, b)

局部最小值。约束满足。Fminimax停止，因为当前搜索方向的大小小于步长公差值的两倍，约束条件满足到约束公差值之内。

x =1×2-5.8000 - 0.6000

本例的目标函数是线性加常数。有关目标函数的描述和图，请参见比较fminimax和fminunc．

将目标函数设置为窗体的三个线性函数 $$dot（x，v）+v_0$$为三个向量 $$v$$和三个常量 $$v_0$$．

一个= (1,1);b = (1, 1);c = [0, 1];a0 = 2;b0 = 3;c0 = 4;有趣= @ (x) [x * + a0, * b + b0, x * c + c0];

设定界限,-2 <= x(1) <= 2而且-1 <= x(2) <= 1求解极大极小问题从(0,0)．

磅= (2,1);乌兰巴托= (2,1);x0 = (0,0);一个= [];%无线性约束b = [];Aeq = [];说真的= [];[x, fval] = fminimax (Aeq有趣,x0, A, b,说真的,磅,乌兰巴托)

局部最小值。约束满足。Fminimax停止，因为当前搜索方向的大小小于步长公差值的两倍，约束条件满足到约束公差值之内。

x =1×2-0.0000 - 1.0000

fval =1×33.0000 -2.0000 3.0000

在这种情况下，解不是唯一的。许多点满足约束条件且具有相同的极大极小值。画出代表三个目标函数最大值的曲面，画出具有相同极大极小值的点的红线。

(X, Y) = meshgrid (linspace (2, 2), linspace (1,1));Z = max(乐趣([X (:), Y (:))), [], 2);Z =重塑(Z,大小(X));冲浪(X, Y, Z,“线型”，“没有”)视图(-118年28)在线((2,0),[1],[3 3],“颜色”，“r”，“线宽”, 8)从

本例的目标函数是线性加常数。有关目标函数的描述和图，请参见比较fminimax和fminunc．

将目标函数设置为窗体的三个线性函数 $$dot（x，v）+v_0$$为三个向量 $$v$$和三个常量 $$v_0$$．

一个= (1,1);b = (1, 1);c = [0, 1];a0 = 2;b0 = 3;c0 = 4;有趣= @ (x) [x * + a0, * b + b0, x * c + c0];

的unitdisk函数表示非线性不等式约束 $$为x{为}^2\le 1$$．

类型unitdisk

函数[c,ceq] = unitdisk(x) c = x(1)²+ x(2)²- 1;测查= [];

求极小极大问题的解unitdisk约束,从x0 = (0,0)．

x0 = (0,0);一个= [];%没有其他约束b = [];Aeq = [];说真的= [];磅= [];乌兰巴托= [];nonlcon = @unitdisk;x = fminimax (Aeq有趣,x0, A, b,说真的,磅,乌兰巴托,nonlcon)

局部最小值。约束满足。Fminimax停止，因为当前搜索方向的大小小于步长公差值的两倍，约束条件满足到约束公差值之内。

x =1×2-0.0000 - 1.0000

fminimax能使两者的最大值最小化吗 $$F_{我}（x）$$或 $$|F_{我}（x）|$$的前几个值 $$我$$通过使用AbsoluteMaxObjectiveCount选择。使…的绝对值最小 $$k$$在目标中，排列目标函数值使 $$F_1（x）$$通过 $$F_k（x）$$目标是否为绝对最小化，并设定AbsoluteMaxObjectiveCount选项k．

在本例中，将的最大值最小化罪而且因为,指定罪作为第一个目标，并且设定AbsoluteMaxObjectiveCount为1。

有趣= @ (x) [sin (x), cos (x));选择= optimoptions (“fminimax”，“AbsoluteMaxObjectiveCount”1);x0 = 1;一个= [];%没有约束b = [];Aeq = [];说真的= [];磅= [];乌兰巴托= [];nonlcon = [];x1 = fminimax (Aeq有趣,x0, A, b,说真的,磅,乌兰巴托,nonlcon,选项)

局部最小值。约束满足。Fminimax停止，因为当前搜索方向的大小小于步长公差值的两倍，约束条件满足到约束公差值之内。

x1 = 0.7854

试着从x0 = 2．

x0 = 2;x2 = fminimax (Aeq有趣,x0, A, b,说真的,磅,乌兰巴托,nonlcon,选项)

局部最小值。约束满足。Fminimax停止，因为当前搜索方向的大小小于步长公差值的两倍，约束条件满足到约束公差值之内。

x2 = -3.1416

绘制函数。

t = linspace(π-π);情节(t,马克斯(abs (sin (t)),因为(t)))

看看效果AbsoluteMaxObjectiveCount选项，将此图与示例中的图进行比较最小化sin和cos的最大值．

得到极大极小点的位置和目标函数的值。有关目标函数的描述和图，请参见比较fminimax和fminunc．

将目标函数设置为窗体的三个线性函数 $$dot（x，v）+v_0$$为三个向量 $$v$$和三个常量 $$v_0$$．

一个= (1,1);b = (1, 1);c = [0, 1];a0 = 2;b0 = 3;c0 = 4;有趣= @ (x) [x * + a0, * b + b0, x * c + c0];

设置初始点为(0,0)求出极小极大点和值。

x0 = (0,0);[x, fval] = fminimax(有趣,x0)

局部最小值。约束满足。Fminimax停止，因为当前搜索方向的大小小于步长公差值的两倍，约束条件满足到约束公差值之内。

x =1×2-2.5000 - 2.2500

fval =1×31.7500 1.7500 1.7500

三个目标函数在极大极小点处具有相同的值。无约束问题通常有至少两个在解处相等的目标，因为如果一个点不是任何目标的局部最小值，并且只有一个目标具有最大值，那么最大目标可以降低。

本例的目标函数是线性加常数。有关目标函数的描述和图，请参见比较fminimax和fminunc．

将目标函数设置为窗体的三个线性函数 $$dot（x，v）+v_0$$为三个向量 $$v$$和三个常量 $$v_0$$．

一个= (1,1);b = (1, 1);c = [0, 1];a0 = 2;b0 = 3;c0 = 4;有趣= @ (x) [x * + a0, * b + b0, x * c + c0];

求不等式下的极小极大点X (1) + 3* X (2) <= -4．

一个= [1,3];b = 4;x0 = [1, 2];

为迭代显示设置选项，并获得所有求解器输出。

选择= optimoptions (“fminimax”，“显示”，“通路”）;Aeq = [];%没有其他约束说真的= [];磅= [];乌兰巴托= [];nonlcon = [];[x, fval maxfval, exitflag,输出,λ)=.．.fminimax(有趣,x0, A、b Aeq,说真的,磅,乌兰巴托,nonlcon,选项)

目的最大行搜索定向Iter f计数值约束步长导数步骤0 4 0 6 19 5 0 1 0.981 2 14 4.889 8.882e-16 1 -0.302 Hessian修改两次3 19 3.4 8.132e-09 1 -0.302 Hessian修改两次局部最小值。约束满足。Fminimax停止，因为当前搜索方向的大小小于步长公差值的两倍，约束条件满足到约束公差值之内。

x =1×2-5.8000 - 0.6000

fval =1×3-3.2000 3.4000 3.4000

maxfval = 3.4000

exitflag = 4

输出=结构体字段:迭代:4 funcCount: 19 lssteplth: 1 stepsize: 6.0684e-10算法:'active-set' firstorderopt: [] constrbreach: 8.1323e-09 message: '本地最小可能。约束满足……”

λ=结构体字段:Lower: [2x1 double] upper: [2x1 double] eqlin: [0x1 double] eqnonlin: [0x1 double] ineqlin: 0.2000 ineqnonlin: [0x1 double]

检查返回的信息: