1樓：
今天來嘗試一下：基於問題的優化設定
對比：建立你的問題
prob
=optimproblem
x=optimvar('x',3)
可以這樣寫
prob.Objective=sum(0.2.*ones(3,1).*x.^2)+sum([58;54;50].*x)-560
還直接這樣寫（不推薦，沒有matlab特色，僅用於理解）
prob.Objective=0.2*x(1)^2 + 0.2*x(2)^2 + 0.2*x(3)^2 + 58*x(1)+ 54*x(2) + 50*x(3) - 560
prob.Constraints.constraint11=[40;0;0]<=x
prob.Constraints.constraint12=x<=100*ones(3,1)
prob.Constraints.constraint2=sum(x)==200
prob.Constraints.constraint3=sum(x(1:2))-40>=60
show(prob)
可以，無問題！
[sol,fval] = solve(prob)
sol.x,fval
說實話，太香了，個人認為比lingo好用（語法很簡單，lingo的報錯有時候真的讓人摸不著腦殼），但是它究竟有沒有lingo強就不知道了
其餘問題或者語法請參考幫助文件（寫法規則很簡單，看看就會，寫幾次就熟練了）
2樓：kxu
線性等式約束用convex programming (Boyd著)一書中的可行或不可行牛頓法，不等式約束用內點法（對數障礙函式法），如果自己不會寫，用cftool
3樓：易夕
這是乙個帶約束的多變數非線性函式的極值問題。MATLAB中使用fmincon函式來求解這類問題。fmincon函式可以支援的約束條件包括
其中第乙個為矩陣形式的線性不等式約束條件，第二個為矩陣形式的等式約束條件，第三個為自變數的取值範圍，第四個為非線性不等式約束條件，第五個為非線性等式約束條件。
fmincon函式的語法為x=
fmincon
(fun,x0
,A,b
,Aeq
,beq,lb
,ub,nonlcon
,options
)首先，構造乙個目標函式，
f=@(x)
0.2*(x
(1)*
x(1)
+x(2
)*x(
2)+x
(3)*
x(3))
+58*x
(1)+
54*x(
2)+50
*x(3
)-560;
確定x的約束條件，在題目中，包括線性不等式，線性等式，自變數上邊界和下邊界。A=
[-1,
-1,0
];b=-
100;
Aeq=[1
,1,1
];beq
=200;lb
=[40,
0,0];
ub=[100
,100
,100
];利用optimoption函式設定優化引數，設定優化演算法為'interior-point'。
options
=optimoptions
(@fmincon
,'Algorithm'
,'interior-point'
);設定x的初始值（全零即可）
x0 = [0,0,0];
呼叫fmincon函式求解[x
,fval]=
fmincon(f
,x0,A
,b,Aeq
,beq,lb
,ub,,options
);輸出結果如下
最小值約為12866.7
求問一下，投籃姿勢手肘必須像這樣的嗎
野獨山其身野兼濟天下 我不覺得投籃姿勢一定要唯一，關鍵是多練習。比如說，在籃下投，我的習慣是把手伸直，手肘接近180度了。這樣你沒有太大力量了，但是，籃下並不需要你有多大力量。主要是向上的拋物線。我甚至可以做到在籃板後面投籃，球越過籃板進球。然後說罰球線投籃，罰球線可以代表三分線內三秒區外的區域。我...
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