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.
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 intlinprog когда существуют целочисленные ограничения или используют linprog когда нет никаких целочисленных ограничений.
Смешано-целочисленные линейные основы программирования: основанный на проблеме
Простой пример смешано-целочисленного линейного программирования.
Фабрика, склад, модель выделения продаж: основанный на проблеме
В этом примере показано, как настроить и решить смешано-целочисленную задачу линейного программирования.
Проблема коммивояжера: основанный на проблеме
В этом примере показано, как использовать бинарное целочисленное программирование, чтобы решить классическую задачу коммивояжера.
Оптимальная отправка производителей электроэнергии: основанный на проблеме
В этом примере показано, как запланировать два газовых электрических генератора оптимально, означая получать большую часть дохода минус стоимость.
Присвоения Office бинарным целочисленным программированием: основанный на проблеме
В этом примере показано, как решить задачу присвоения бинарным целочисленным программированием с помощью подхода задачи оптимизации.
Смешано-целочисленная оптимизация портфеля квадратичного программирования: основанный на проблеме
В этом примере показано, как решить задачу оптимизации портфеля Смешано-целочисленного квадратичного программирования (MIQP) с помощью подхода, основанного на проблеме.
Сокращение проблемы запаса: основанный на проблеме
В этом примере показано, как решить сокращающую задачу запаса с помощью линейного программирования с целочисленной линейной стандартной подпрограммой программирования.
Минимизируйте Makespan в параллельной обработке
Минимизируйте максимальное время для набора процессоров, чтобы выполнить группу задач.
Решите судоку через целочисленное программирование: основанный на проблеме
В этом примере показано, как решить Судоку с помощью бинарного целочисленного программирования.
Смешано-целочисленные линейные основы программирования: основанный на решателе
Простой пример смешано-целочисленного линейного программирования.
Фабрика, склад, модель выделения продаж: основанный на решателе
Пример оптимизации логистики в маленькой системе поставок.
Проблема коммивояжера: основанный на решателе
Классическая проблема коммивояжера, с настройкой и решением.
Оптимальная отправка производителей электроэнергии: основанный на решателе
Пример, показывающий, как запланировать производство электроэнергии, когда существует стоимость для активации.
Присвоения Office бинарным целочисленным программированием: основанный на решателе
Решите задачу присвоения с помощью бинарного целочисленного программирования.
Смешано-целочисленная оптимизация портфеля квадратичного программирования: основанный на решателе
Пример, показывающий, как оптимизировать портфель, проблему квадратичного программирования, с целым числом и другими ограничениями.
Сокращение проблемы запаса: основанный на решателе
Решите сокращающую задачу запаса с помощью линейного программирования со стандартной подпрограммой целочисленного программирования.
Решите судоку через целочисленное программирование: основанный на решателе
Судоку является типом проблемы, что можно решить целое число использования линейное программирование.
Настройте линейную программу, основанную на проблеме
Формулировка линейной задачи с помощью подхода, основанного на проблеме.
Максимизируйте долгосрочные инвестиции Используя линейное программирование: основанный на проблеме
В этом примере показано, как использовать подход, основанный на проблеме, чтобы решить инвестиционную задачу с детерминированными возвратами по постоянному числу лет T.
Создайте модель материально-технических ресурсов мультипериода в основанной на проблеме среде
В этом примере показано, как создать модель материально-технических ресурсов мультипериода в основанной на проблеме среде.
Настройте линейную программу, основанную на решателе
Формулировка задачи с помощью основанного на решателе подхода.
Типичная задача линейного программирования
Этот пример показывает решение типичной задачи линейного программирования.
Исследуйте линейный Infeasibilities
Узнайте, какие линейные ограничения вызывают проблему быть неосуществимыми.
Максимизируйте долгосрочные инвестиции Используя линейное программирование: основанный на решателе
Оптимизируйте детерминированную инвестиционную проблему мультипериода с помощью линейного программирования.
Основанные на проблеме алгоритмы оптимизации
Как оптимизационные функции и объекты решают задачи оптимизации.
Поддерживаемые операции на переменных и выражениях оптимизации
Списки все доступные математические и индексирующие операции на переменных и выражениях оптимизации.
Алгоритмы линейного программирования
Минимизация линейной целевой функции в размерностях n только с линейными и связанными ограничениями.
Смешано-целочисленные линейные алгоритмы программирования
Алгоритмы используются в решении смешано-целочисленных линейных программ.
Исследуйте опции оптимизации.
Настройка целочисленного линейного программирования
Шаги для улучшения решений или время решения.
Выходная функция intlinprog и Синтаксис Функции построения графика
Как контролировать прогресс intlinprog процесс решения.
Решите Смешано-целочисленную Задачу линейного программирования с помощью Моделирования Оптимизации
Математическое моделирование с оптимизацией, частью 1
Моделирование оптимизации, часть 2: основанное на проблеме решение математической модели
Моделирование оптимизации, часть 2: преобразование в форму решателя