MATLAB约束优化算法工具箱：六大经典算法实现

资 源 简 介

本工具箱提供六种经典约束优化算法的MATLAB实现，支持等式与不等式约束，适用于非线性优化问题求解。包含统一接口和可视化对比功能，助力工程与科研领域的约束优化研究。

详 情 说 明

MATLAB约束优化算法工具箱

项目介绍

本项目是一个综合性约束优化算法集合，提供六种经典约束优化算法的MATLAB实现。专门针对工程和科研领域的非线性约束优化问题设计，支持等式约束、不等式约束以及变量边界约束条件下的目标函数最小化。工具箱采用统一算法接口和可视化对比功能，方便用户全面评估不同算法在收敛速度、计算精度和稳定性方面的性能表现。

功能特性

• 多元化算法集成：包含梯度投影法、罚函数优化技术、坐标轮换搜索策略等六种经典约束优化算法
• 统一调用接口：标准化输入输出格式，降低用户学习成本
• 约束全面支持：同时处理等式约束、不等式约束和变量上下界约束
• 性能可视化分析：提供收敛曲线、约束违反度等多维度对比图表
• 详细收敛诊断：输出迭代轨迹、计算统计量等全面性能指标

使用方法

基本调用格式

[x_opt, fval, info, stats] = main(@objective_func, x0, constraints, options)

输入参数说明

1. 目标函数句柄（必须）：需最小化的目标函数，格式为@(x) fun(x)
2. 初始点向量（必须）：优化算法的起始点，如[1;2;3]
3. 约束条件配置：

- 不等式约束：函数句柄数组，返回c(x)≤0 - 等式约束：函数句柄数组，返回ceq(x)=0 - 变量上下界：[lb, ub]形式边界约束

1. 算法参数设置（可选）：最大迭代次数、收敛精度、罚因子初始值等

输出结果说明

1. 最优解向量：满足约束条件的目标函数最小值点
2. 最优目标函数值：在最优解处的函数值
3. 收敛信息结构体：

- 迭代次数 - 收敛状态（成功/失败） - 每次迭代的目标函数值轨迹 - 约束违反度历史记录

1. 算法性能指标：计算时间、梯度计算次数、函数调用次数等统计信息

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 优化工具箱（用于比较基准算法）
• 统计工具箱（用于性能分析函数）

文件说明

主程序文件作为工具箱的核心调度器，承担算法选择、参数解析、优化执行和结果分析的关键职能。它实现了约束条件预处理、多算法自动调用机制、收敛过程监控以及性能对比可视化功能，为用户提供一站式的约束优化问题解决方案。该文件通过统一的输入输出接口，确保六种算法的调用方式完全一致，同时内置智能诊断模块，可自动识别问题特性并推荐最适合的优化算法。