Прежде чем вы начнете решать задачу оптимизации, необходимо выбрать соответствующий подход: основанный на проблеме или основанный на решателе. Для получения дополнительной информации смотрите, Сначала Выбирают Problem-Based or Solver-Based Approach.
Линейный метод наименьших квадратов решает min || C *x - d || 2, возможно с границами или линейными ограничениями. Смотрите Линейный метод наименьших квадратов.
Для подхода, основанного на проблеме создайте переменные задачи, и затем представляйте целевую функцию и ограничения в терминах этих символьных переменных. Для основанных на проблеме шагов, чтобы взять, смотрите Основанный на проблеме Рабочий процесс Оптимизации. Чтобы решить получившуюся задачу, используйте solve
.
Для основанных на решателе шагов, чтобы взять, включая определение целевой функции и ограничений и выбора соответствующего решателя, смотрите Настройку Задачи Оптимизации на Основе Решателя. Чтобы решить получившуюся задачу, используйте lsqlin
или для неотрицательной задачи для метода наименьших квадратов можно также использовать lsqnonneg
.
Кратчайшее расстояние до плоскости
Показывает, как решить задачу линейного метода наименьших квадратов с помощью подхода, основанного на проблеме.
Неотрицательная задача для метода наименьших квадратов, основанная на проблеме
Показывает, как решить неотрицательную линейную задачу методом наименьших квадратов с помощью подхода, основанного на проблеме и нескольких решателей.
Крупномасштабный ограниченный линейный метод наименьших квадратов, основанный на проблеме
Решает оптическую deblurring задачу с помощью подхода, основанного на проблеме.
Приложение оптимизации с lsqlin Решателем
Пример, показывающий приложение Оптимизации и линейный метод наименьших квадратов.
Линейный метод наименьших квадратов со связанными ограничениями
Пример, показывающий использование границ в нелинейном методе наименьших квадратов.
Якобиан умножает функцию с линейным методом наименьших квадратов
Пример, показывающий, как сохранить память в большой структурированной проблеме линейного метода наименьших квадратов.
Крупномасштабный ограниченный линейный метод наименьших квадратов, основанный на решателе
Решает оптическую deblurring задачу с помощью основанного на решателе подхода.
Запишите целевую функцию для основанных на проблеме наименьших квадратов
Синтаксические правила для основанных на проблеме наименьших квадратов.
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.
Наименьшие квадраты (подбор кривой модели) алгоритмы
Минимизация суммы квадратов в размерностях n только со связанными или линейными ограничениями.
Исследуйте опции оптимизации.