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.
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.
evaluate | Выполните выражение оптимизации |
fcn2optimexpr | Преобразуйте функцию в выражение оптимизации |
infeasibility | Нарушение ограничений в точке |
optimproblem | Создайте задачу оптимизации |
optimvar | Создайте переменные оптимизации |
prob2struct | Преобразуйте задачу оптимизации или проблему уравнения к форме решателя |
solve | Решите проблема уравнения или задача оптимизации |
Рациональная целевая функция, основанная на проблеме
В этом примере показано, как создать рациональную целевую функцию с помощью переменных оптимизации и решить получившуюся неограниченную задачу.
Решите ограниченную нелинейную оптимизацию, основанную на проблеме
В этом примере показано, как решить ограниченную нелинейную задачу на основе выражений оптимизации. Пример также показывает, как преобразовать нелинейную функцию в выражение оптимизации.
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 подходе, основанном на проблеме.
Основанная на проблеме нелинейная минимизация с линейными ограничениями
Показывает, как использовать переменные оптимизации, чтобы создать линейные ограничения и fcn2optimexpr преобразовывать 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 расчеты в подходе, основанном на проблеме.
Решите нелинейную задачу выполнимости, основанную на проблеме
Решите задачу выполнимости, которая является проблемой с ограничениями только.
Выходная функция для основанной на проблеме оптимизации
Показывает, как использовать выходную функцию в подходе, основанном на проблеме, чтобы записать историю итерации и сделать пользовательский график.
Что такое параллельные вычисления в Optimization Toolbox?
Используйте несколько процессоров в оптимизации.
Используя параллельные вычисления в Optimization Toolbox
Выполните оценку градиента параллельно.
Улучшание производительности с параллельными вычислениями
Исследуйте 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, что fminsearch берет, чтобы минимизировать функцию.
Исследуйте опции оптимизации.
Локальный и глобальный оптимумы
Объясняет, почему решатели могут не найти наименьший минимум.
Списки опубликовали материалы, которые поддерживают концепции, реализованные в алгоритмах решателя.
