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基于Eigen库和Matlab计算非线性多元函数最小值

当函数y = 10*(x0+3)^2 + (x1-5)^2取最小值时，计算x0和x1的值，即：

{x0, x1} = arg⁡min⁡x0,x1(10∗(x0+3)2+(x1−5)2)mathop{argmin}_{x0, x1}( 10*(x0+3)^2 + (x1-5)^2)argminx0,x1​(10∗(x0+3)2+(x1−5)2)

#include "iostream"
#include "vector"
#include "list"using namespace std;#include "Eigen/Dense"
#include "Eigen/Core"
#include 
#include using namespace Eigen;// Generic functor
template<typename _Scalar, int NX = Eigen::Dynamic, int NY = Eigen::Dynamic>
struct Functor
{ typedef _Scalar Scalar;enum { InputsAtCompileTime = NX,ValuesAtCompileTime = NY};typedef Eigen::Matrix<Scalar, InputsAtCompileTime, 1> InputType;typedef Eigen::Matrix<Scalar, ValuesAtCompileTime, 1> ValueType;typedef Eigen::Matrix<Scalar, ValuesAtCompileTime, InputsAtCompileTime> JacobianType;int m_inputs, m_values;Functor() : m_inputs(InputsAtCompileTime), m_values(ValuesAtCompileTime) { }Functor(int inputs, int values) : m_inputs(inputs), m_values(values) { }int inputs() const {  return m_inputs; }int values() const {  return m_values; }};struct my_functor : Functor<double>
{ // 输出个数必须大于输入个数, 故用2不用1;my_functor(void) : Functor<double>(2, 2) { }int operator()(const Eigen::VectorXd &x, Eigen::VectorXd &fvec) const{ // Implement y = 10*(x0+3)^2 + (x1-5)^2fvec(0) = 10.0*pow(x(0) + 3.0, 2) + pow(x(1) - 5.0, 2);fvec(1) = 0;return 0;}
};int main(int argc, char *argv[])
{ Eigen::VectorXd x(2);x(0) = 1.0;x(1) = 3.0;my_functor functor;Eigen::NumericalDiff<my_functor> numDiff(functor);Eigen::LevenbergMarquardt<Eigen::NumericalDiff<my_functor>, double> lm(numDiff);Eigen::VectorXd y(2);functor.operator()(x, y);std::cout << "x first input: 
" << x << std::endl;std::cout << "y first outpout: 
" << y << std::endl;lm.parameters.maxfev = 1000;lm.parameters.xtol = 1.0e-8;int iRet = lm.minimize(x);std::cout << "迭代次数：
" << lm.iter << std::endl;std::cout << "计算标志：
" << iRet << std::endl;std::cout << "x finnal: 
" << x << std::endl;functor.operator()(x, y);std::cout << "y outpout((minimized): 
" << y << std::endl;getchar();return 0;
}

如果使用Matlab则可以考虑用fmincon函数：

在这里插入图片描述

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https://www.zhihu.com/question/57557247/answer/332589995

https://www.bilibili.com/read/cv5132071/

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