Прежде чем приступить к решению задачи оптимизации, необходимо выбрать подходящий подход: на основе задач или на основе решателей. Дополнительные сведения см. в разделе Первый выбор подхода на основе проблем или подхода на основе решателей.
Для подхода, основанного на проблемах, создайте переменные задачи, а затем представьте целевую функцию и ограничения в терминах этих символьных переменных. Шаги, выполняемые на основе проблем, см. в разделе Рабочий процесс оптимизации на основе проблем. Для решения возникшей проблемы используйте solve.
Шаги, выполняемые на основе решателя, включая определение целевой функции и ограничений, а также выбор соответствующего решателя, см. в разделе Настройка задачи оптимизации на основе решателя. Для решения возникшей проблемы используйте intlinprog при наличии целочисленных ограничений или использовании linprog при отсутствии целочисленных ограничений.
| Оптимизировать | Оптимизация или решение уравнений в интерактивном редакторе |
Основы линейного программирования со смешанными целыми числами: на основе проблем
Простой пример смешанно-целочисленного линейного программирования.
Завод, Склад, Модель распределения продаж: На основе проблем
В этом примере показано, как настроить и решить задачу линейного программирования со смешанным целым числом.
Проблема с коммивояжером: на основе проблем
В этом примере показано, как использовать бинарное целочисленное программирование для решения классической задачи коммивояжера.
Оптимальная отправка генераторов электроэнергии: на основе проблем
В этом примере показано, как оптимально запланировать два газовых электрогенератора, что означает получить наибольший доход за вычетом затрат.
Назначение офиса двоичным целочисленным программированием: на основе проблем
В этом примере показано, как решить задачу назначения с помощью двоичного целочисленного программирования с использованием подхода к задаче оптимизации.
Портфолио квадратичного программирования со смешанным целым: на основе проблем
В этом примере показано, как решить задачу оптимизации портфеля Mike-Integer Quadratic Programming (MIQP) с использованием подхода, основанного на проблемах.
Проблема резания заготовки: на основе проблем
В этом примере показано, как решить проблему резания заготовки с помощью линейного программирования с целочисленной подпрограммой линейного программирования.
Минимизация Makespan при параллельной обработке
Минимизируйте максимальное время выполнения группой процессоров группы задач.
Решить Судоку головоломки с помощью целочисленного программирования: на основе проблем
В этом примере показано, как решить головоломку Судоку с помощью бинарного целочисленного программирования.
Основы линейного программирования со смешанными целыми числами: на основе решателей
Простой пример смешанно-целочисленного линейного программирования.
Завод, Склад, Модель распределения продаж: На основе решателя
Пример оптимизации логистики в небольшой логистической цепочке.
Проблема с коммивояжером: на основе решателя
Классическая проблема коммивояжера с настройкой и решением.
Оптимальная отправка генераторов питания: на основе решателей
Пример планирования выработки электроэнергии при наличии затрат на активацию.
Назначение офиса двоичным целочисленным программированием: на основе решателя
Решите проблему назначения с помощью двоичного целочисленного программирования.
Портфолио квадратичного программирования со смешанным целым: на основе решателя
Пример оптимизации портфеля, проблемы квадратичного программирования, с целыми и другими ограничениями.
Проблема резания заготовки: на основе решателя
Решите проблему резания заготовки с помощью линейного программирования с целочисленной подпрограммой программирования.
Решить Судоку головоломки с помощью целочисленного программирования: на основе решателя
Судоку - это тип головоломки, которую можно решить с помощью целочисленного линейного программирования.
Настройка линейной программы, основанной на проблемах
Линейная постановка задачи с использованием проблемного подхода.
Максимизация долгосрочных инвестиций с помощью линейного программирования: на основе проблем
Оптимизация детерминированной задачи многопериодных инвестиций с использованием линейного программирования и подхода, основанного на решении проблем.
Создание многопериодной инвентарной модели в среде на основе проблем
Создайте модель запасов, в которой запас переносится между периодами времени, в методе, основанном на проблемах.
Настройка линейной программы на основе решателя
Формулирование задачи с использованием подхода, основанного на решателе.
Типичная проблема линейного программирования
В этом примере показано решение типичной задачи линейного программирования.
Исследование линейных несходимостей
Выясните, какие линейные зависимости делают проблему неосуществимой.
Максимизация долгосрочных инвестиций с помощью линейного программирования: на основе решателей
Оптимизация детерминированной задачи многопериодных инвестиций с помощью линейного программирования.
Алгоритмы оптимизации на основе проблем
Как функции и объекты оптимизации решают задачи оптимизации.
Поддерживаемые операции с переменными и выражениями оптимизации
Список всех доступных математических операций и операций индексирования для переменных и выражений оптимизации.
Алгоритмы линейного программирования
Минимизация линейной целевой функции в n измерениях только с линейными и связанными ограничениями.
Алгоритмы линейного программирования со смешанным целым числом
Алгоритмы, используемые для решения смешанно-целочисленных линейных программ.
Ссылка на параметры оптимизации
Изучите возможности оптимизации.
Настройка целочисленного линейного программирования
Шаги по улучшению решений или времени решения.
Функция вывода intlinprog и синтаксис функции печати
Как контролировать ход выполнения intlinprog способ решения проблемы.
Решение проблемы линейного программирования со смешанным целым с помощью оптимизации моделирования
Математическое моделирование с оптимизацией, часть 1
Оптимизация моделирования, Часть 2: Решение математической модели на основе проблем
Моделирование оптимизации, деталь 2: преобразование в форму решателя