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简介：《MATLAB智能算法30个案例分析（第2版）》可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博渣运镇士低年级课题设计参考书籍,同时对广大科研人员也有很高的参考价值悄绝.  

在仿真测试阶段，原代码是档腊哪：

[Predict_1,error_1] = svmpredict(tn_train,pn_train,model)这个代码运行出来后，predict_1和error_1都是空矩局培阵，图行码自然出错。

需要改为：[Predict_1,error_1,decision_values1] = svmpredict(tn_train,pn_train,model)

你好

像这样的求最小值，可以用很多算法，可以用命令窗口编程，或者利用磨裤扒优化工具箱。对于初学者，可以利用optimization toolbox里面算法，只要自己写一个目标函数就可以了。

一般的有约束多变量函数都可以通过fmincon函数求解得到，但是如果初始值选取不恰当也可以可以陷入局部最优。全局最优搜索能力比较强的可能属智能算法了，如遗传算法等等下面我采用fmincon函数尝试求解：

目标函数写好好，保存为funmint.m文件，函数如下

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)

在命令窗口中输入下面这些求解代码：

clear 

lb=[60 瞎昌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)

可以得到一个最小值，以及对应的6个变量如下：

x=[62.9860  244.9435   74.5278   21.3001    1.8670    2.0691]

最小值为：

fval=3.4326

当然你也可以换用其他函数，只要把纯悉fmincon换了就可以。优化函数结构都差不多。

希望对你有帮助！

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