1樓：
你好像這樣的求最小值，可以用很多演算法，可以用命令視窗程式設計，或者利用優化工具箱。對於初學者，可以利用optimization toolbox裡面演算法，只要自己寫一個目標函式就可以了。
一般的有約束多變數函式都可以通過fmincon函式求解得到，但是如果初始值選取不恰當也可以可以陷入區域性最優。全域性最優搜尋能力比較強的可能屬智慧演算法了，如遺傳演算法等等下面我採用fmincon函式嘗試求解：
目標函式寫好好，儲存為funmint.m檔案，函式如下;
function z=funmint(x)
x1=x(1);
x2=x(2);
x3=x(3);
x4=x(4);
s1=x(5);
s2=x(6);
eg=64.11-0.043-0.49*x2-0.06*x3-0.075*x4-3.258e-4*x1*x2+9.712e-5*x1*x3...
+2.781e-4*x1*x4-4.738e-5*x2*x3-1.212e-3*x2+6.053e-4*x3*x4+...
7.775e-4*x1^2+1.125e-3*x2^2-8.665e-4*x3^2+5.89e-3*x4^2;
sd=-6.02953+0.03583*x1+0.
067595*x2-2.90115e-3*x3-0.053463*x4-1.
7325e-4*x1*x2+...
1.1525e-4*x1*x3-7.4375e-5*x1*x4-6.3375e-5*x2*x3+4.03125e-4*x2*x4-...
3.16562e-4*x3*x4+3.625e-6*x1^2-1.07375e-4*x2^2-2.68437e-5*x3^2-3.27344e-4*x4^2;
z=sd+1e7*abs(-eg+0.0518*sd+s1)+1e7*abs(0.1-eg-0.0518*sd+s2);
在命令視窗中輸入下面這些求解**：
clear
lb=[60 235 40 21 0 0];
ub=[80 255 80 29 inf inf];
x0=[70 245 60 25 10 10];
options=optimset('algorithm','active-set');
[x,fval]= fmincon(@funmint,x0,,,,,lb,ub,,options)
可以得到一個最小值，以及對應的6個變數如下：
x=[62.9860 244.9435 74.5278 21.3001 1.8670 2.0691]
最小值為：
fval=3.4326
當然你也可以換用其他函式，只要把fmincon換了就可以。優化函式結構都差不多。
希望對你有幫助！
2樓：匿名使用者
演算法有很多種。你可以當做練習編寫。不過在matlab 2014a中有優化工具箱，可以直接找出最優解。
急求一份多目標遺傳演算法matlab**！
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