Начало работы с Optimization Toolbox

Решите линейные, квадратичные, целочисленные, и нелинейные задачи оптимизации

Optimization Toolbox™ предлагает функции для нахождения параметров, которые минимизируют или максимизируют цели с учётом ограничений. Тулбокс включает решатели для линейного программирования (LP), смешано-целочисленного линейного программирования (MILP), квадратичного программирования (QP), нелинейного программирования (NLP), линейного метода наименьших квадратов с ограничениями, нелинейного метода наименьших квадратов и нелинейных уравнений. Можно задать задачу оптимизации с функциями и матрицами или путем определения переменных выражений, которые отражают базовую математику.

Можно использовать решатели тулбокса, чтобы найти оптимальные решения непрерывных и дискретных задач, выполнить сравнительные анализы и включить методы оптимизации в алгоритмы и приложения. Тулбокс позволяет вам выполнить проектные задачи оптимизации, включая оценку параметра, выбор компонента и настройку параметра. Это может использоваться, чтобы найти оптимальные решения в приложениях, таких как оптимизация портфеля, распределение ресурсов, и производственное планирование и составление расписаний.

Примеры

Об оптимизации

  • Обзор теории оптимизации

    Представляет оптимизацию как способ нахождения множества параметров, которые могут быть определены как оптимальные. Эти параметры получаются путем минимизации или максимизации целевой функции, удовлетворяющей ограничениям равенствам или неравенствам и/или параметрическим границам.

  • Решатели Optimization Toolbox

    Что такое оптимизационный решатель?

  • Локальный и глобальный оптимумы

    Объясняет, почему решатели могут не найти наименьший минимум.

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте