如果没有其他约束条件,直接用ga求解:
>> fi=inline('-2.113-0.1326*x(1)+10.49*x(2)+0.1505*x(1)^2-2.924*x(1)*x(2)+10.11*x(2)^2','x');
>> ga(fi,2,[],[],[],[],[0 18],[0.1 36])
Optimization terminated: average change in the fitness value less than options.TolFun.
ans =
0.1000 18.0000
即最小值在x=0.1、y=18处。
直接画出函数的图像来,可以验证结论的正确性:
ezmesh('-2.113-0.1326*x+10.49*y+0.1505*x^2-2.924*x*y+10.11*y^2',[0 0.1],[18 36])
另外,从图中注意到,x 对f(x,y)的影响不大,但如果我们取y=18,画出f(x,18)的函数图像来:
syms x y
f = -2.113 - 0.1326*x + 10.49*y + 0.1505*x^2 - 2.924*x*y +10.11*y^2;
y=18;
ezplot(subs(f),[0 0.1])
可见,尽管x对f的影响比较小,但函数值还是随着x增大而减小的。综上分析,ga的计算结果是正确的。
至于你之前说到的约束条件
y = 31.1688 * exp(-0.755*x)
如果画去曲线来:
ezplot('31.1688 * exp(-0.755*x)',[0 0.1])
可以看到,y在18-36的范围内,倒是和你给的范围不矛盾(但应该更小一些才对)。