MATLAB非线性优化算法集成工具箱发布

资 源 简 介

本项目集成10类现代非线性优化算法，提供统一接口与可视化工具，支持单目标无约束/约束问题求解。用户可通过配置文件灵活选择算法与参数，提升优化计算效率与可操作性。

详 情 说 明

MATLAB非线性优化算法集成工具箱

项目介绍

本项目集成实现了现代非线性优化领域的核心算法集合，提供统一的函数接口与可视化分析工具。系统包含10类主流非线性优化方法，支持单目标无约束/约束优化问题求解。通过自适应信赖域算法、混合二次规划序列(SQP)、拟牛顿BFGS更新策略等先进技术，为用户提供高效可靠的优化解决方案。

功能特性

• 算法集成：集成10类主流非线性优化算法，涵盖梯度型与直接搜索型方法
• 统一接口：标准化输入输出格式，简化算法调用流程
• 约束处理：支持线性/非线性不等式约束条件处理
• 可视化分析：提供多维函数可视化、收敛曲线绘制、算法性能对比
• 智能配置：支持参数阈值设置、收敛容差调节等灵活配置选项
• 分析报告：自动生成收敛性分析、灵敏度分析等量化报告

使用方法

基本调用格式

% 定义目标函数与初始点 objective_func = @(x) x(1)^2 + x(2)^2; x0 = [1, 2];

% 执行优化计算 results = main(objective_func, x0);

完整参数调用

% 配置约束条件与算法参数 constraints.A = [1, 1]; % 线性不等式约束 constraints.b = 1; % 约束右端项 options.max_iter = 1000; % 最大迭代次数 options.tol = 1e-6; % 收敛容差

% 提供解析梯度加速收敛 jacobian_func = @(x) [2*x(1), 2*x(2)];

results = main(objective_func, x0, constraints, options, jacobian_func);

结果分析

% 查看优化结果 disp('最优解:'); disp(results.optimal_point); disp('最优值:'); disp(results.optimal_value);

% 生成收敛分析报告 generate_convergence_report(results);

% 绘制算法对比图 plot_algorithm_comparison(results);

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 优化工具箱（Optimization Toolbox）
• 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 至少4GB内存（推荐8GB以上用于大规模问题）

文件说明

主程序文件实现了非线性优化问题的核心求解流程，包括算法选择与参数初始化、约束条件预处理与可行性验证、迭代计算与收敛性判断、结果数据收集与格式化输出、可视化图形生成与性能对比分析等功能模块。该文件作为整个工具箱的调度中心，协调各算法模块的协同工作，并负责最终结果的整合与展示。