В основанной на проблеме оптимизации вы создаете переменные оптимизации, выражения в этих переменных, которые представляют цель и ограничения, и решают проблему с помощью solve. Для основанных на проблеме шагов, чтобы взять, смотрите Основанный на проблеме Рабочий процесс.
Смотрите Сначала Выбирают Problem-Based or Solver-Based Approach для выбора между основанной на проблеме оптимизацией и основанной на решателе оптимизацией.
Примечание: Если у вас есть нелинейная функция, которая не является многочленным или рациональным выражением, преобразуйте его в выражение оптимизации при помощи fcn2optimexpr. Смотрите Преобразовывают Нелинейную Функцию в Выражение Оптимизации.
Для основного нелинейного примера оптимизации смотрите, Решают Ограниченную Нелинейную проблему, Основанную на проблеме. Для основного смешано-целочисленного линейного примера программирования смотрите Смешано-целочисленные Линейные Основы Программирования: основанный на проблеме.
OptimizationConstraint | Ограничения оптимизации |
OptimizationExpression | Целевая функция или ограничения |
OptimizationProblem | Задача оптимизации |
OptimizationVariable | Переменная для оптимизации |
Основанный на проблеме рабочий процесс
Основанные на проблеме шаги для решения задач оптимизации.
Выражения задают и цель и ограничения.
Передача дополнительных параметров в основанном на проблеме подходе
Передайте дополнительные параметры, данные или фиксированные переменные в основанном на проблеме подходе.
Названный индекс для переменных оптимизации
Как создать и работать с именованными индексами для переменных.
Рассмотрите или измените задачи оптимизации
Показывает, как рассмотреть или изменить проблемные элементы, такие как переменные и ограничения.
Исследуйте решение для оптимизации
Как оценить решение и его качество.
Установите опции оптимизации
Выходная функция для основанной на проблеме оптимизации
Показывает, как использовать выходную функцию в основанном на проблеме подходе, чтобы записать историю итерации и сделать пользовательский график.
Создайте эффективные задачи оптимизации
Советы для получения более быстрого или более точного решения, когда существуют целочисленные ограничения, и для предотвращения циклов в создании задач.
Отдельная модель оптимизации от данных
Чтобы создать допускающие повторное использование, масштабируемые проблемы, разделите модель от данных.
Переменные с запрещенными двойными названиями
Решение проблемы двух переменных оптимизации с тем же именем.
Создайте начальную точку для оптимизации с именованными индексными переменными
Этот пример показывает, как создать начальные точки для solve, когда вы назвали индексные переменные при помощи функции findindex.
Выражение содержит Inf или NaN
Выражения оптимизации, содержащие Inf или NaN, не могут быть отображены и могут вызвать неожиданные результаты.
Сэкономьте время, когда ваши объективные и нелинейные ограничительные функции совместно используют общие вычисления в основанном на проблеме подходе.
Что такое параллельные вычисления в Optimization Toolbox?
Используя несколько процессоров для оптимизации.
Используя параллельные вычисления в Optimization Toolbox
Автоматическая оценка градиента параллельно.
Минимизация дорогой задачи оптимизации Используя Parallel Computing Toolbox™
Пример, показывающий эффективность параллельных вычислений в двух решателях: fmincon и ga.
Улучшание производительности с параллельными вычислениями
Факторы для ускорения оптимизации.
Основанные на проблеме алгоритмы оптимизации
Как функции оптимизации и объекты решают задачи оптимизации.
Поддерживаемые операции на переменных оптимизации и выражения
Списки все доступные математические и индексирующие операции на переменных оптимизации и выражения.
