Существует два подхода к решению задач оптимизации с помощью Optimization Toolbox™: основанный на проблеме и основанный на решателе. Прежде чем вы начнете решать задачу оптимизации, необходимо сначала выбрать подход.
Основанный на проблеме подход в настоящее время не применяется:
Решение уравнения
Нелинейный метод наименьших квадратов
Многоцелевые или полубесконечные проблемы программирования
Если у вас есть проблема этих типов, используйте основанный на решателе подход Основанный на решателе Setup Задачи оптимизации.
Вот сводные данные основных отличий между двумя подходами.
| Подходы | Характеристики |
|---|---|
| Основанный на проблеме Setup оптимизации | Легче создать и отладить |
| Не для решения уравнения или нелинейного метода наименьших квадратов | |
| Представляйте цель и ограничения символически | |
| Время решения более длительно из-за времени перевода от проблемной формы до матричной формы | |
| Непосредственно не позволяет включение градиента или Гессиана; смотрите Включают Производные в Основанный на проблеме Рабочий процесс | |
| Смотрите шаги в Основанном на проблеме Рабочем процессе | |
| Основной линейный пример: смешано-целочисленные Линейные Основы Программирования: основанный на проблеме или видео Решают Смешано-целочисленную Линейную Проблему программирования с помощью Моделирования Оптимизации. Основной нелинейный пример: Решите Ограниченную Нелинейную проблему, Основанную на проблеме. | |
| Основанный на решателе Setup задачи оптимизации | Тяжелее создать и отладить |
| Представляйте цель и ограничения как функции или матрицы | |
| Время решения короче, потому что нет никакого времени перевода к матричной форме | |
| Позволяет включение градиента или Гессиана | |
| Чтобы сохранить память в больших проблемах, позволяет использование Гессиана, умножают функцию, или якобиан умножают функцию. Смотрите, что Квадратичная Минимизация с Плотным, Структурированным Гессианом или якобианом Умножает Функцию с Линейным методом наименьших квадратов. | |
| Смотрите шаги в Основанном на решателе Setup Задачи оптимизации | |
| Основной линейный пример: смешано-целочисленные Линейные Основы Программирования: основанный на решателе. Основной нелинейный пример: Решите Ограниченную Нелинейную проблему, Основанную на решателе. |
