Смотрите Сначала Выбирают Problem-Based or Solver-Based Approach для выбора между основанной на проблеме оптимизацией и основанной на решателе оптимизацией.
Сформулируйте свои объективные и нелинейные ограничительные функции как выражения в переменных оптимизации или преобразуйте функции MATLAB® с помощью fcn2optimexpr. Для настройки задач смотрите Основанного на проблеме Setup Оптимизации.
fcn2optimexpr | Преобразуйте функцию в выражение оптимизации |
prob2struct | Преобразуйте задачу оптимизации в форму решателя |
solve | Решите задачу оптимизации |
Рациональная целевая функция, основанная на проблеме
Показывает, как создать рациональную целевую функцию с помощью переменных оптимизации.
Решите ограниченную нелинейную оптимизацию, основанную на проблеме
Этот пример показывает, как преобразовать функцию MATLAB в выражение оптимизации и использовать рациональное выражение в качестве нелинейного ограничения.
Преобразуйте нелинейную функцию в выражение оптимизации
Преобразуйте нелинейные функции, выраженный ли как файлы функции или анонимные функции, при помощи fcn2optimexpr.
Ограниченная электростатическая нелинейная оптимизация, основанная на проблеме
Показывает, как задать цель и ограничительные функции для структурированной нелинейной оптимизации в основанном на проблеме подходе.
Основанная на проблеме нелинейная минимизация с линейными ограничениями
Показывает, как использовать переменные оптимизации, чтобы создать линейные ограничения и fcn2optimexpr, чтобы преобразовать функцию в выражение оптимизации.
Включайте производные в основанный на проблеме рабочий процесс
Как включать производную информацию в основанную на проблеме оптимизацию.
Сэкономьте время, когда ваши объективные и нелинейные ограничительные функции совместно используют общие вычисления в основанном на проблеме подходе.
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.
Что такое параллельные вычисления в Optimization Toolbox?
Используя несколько процессоров для оптимизации.
Используя параллельные вычисления в Optimization Toolbox
Автоматическая оценка градиента параллельно.
Улучшание производительности с параллельными вычислениями
Факторы для ускорения оптимизации.
Оптимизация симуляции или обыкновенного дифференциального уравнения
Специальные замечания в оптимизации симуляций, целевых функций черного ящика или ОДУ.
Неограниченные нелинейные алгоритмы оптимизации
Минимизация одной целевой функции в размерностях n без ограничений.
Ограниченные нелинейные алгоритмы оптимизации
Минимизация одной целевой функции в размерностях n с различными типами ограничений.
Шаги, которые fminsearch делает, чтобы минимизировать функцию.
Описывает опции оптимизации.
Локальный по сравнению с глобальными оптимумами
Объясняет, почему решатели не могут найти наименьший минимум.
Списки опубликовали материалы, которые поддерживают концепции, реализованные в алгоритмах решателя.