Прежде чем вы начнете решать задачу оптимизации, необходимо выбрать соответствующий подход: основанный на проблеме или основанный на решателе. Для получения дополнительной информации смотрите Первый выбор Основанный на проблеме или Основанный на решателе подход.
Сформулируйте свои целевые и нелинейные функции ограничений как выражения в переменных оптимизации или преобразуйте MATLAB® функции, использующие fcn2optimexpr. Для настройки проблемы смотрите Основанная на проблеме Setup Оптимизации.
evaluate | Вычислите 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 задачу уравнения в форму решателя |
solve | Решите задачу оптимизации или уравнения |
Рациональная целевая функция, основанная на проблеме
Этот пример показывает, как создать рациональную целевую функцию с помощью переменных оптимизации и решить полученную задачу без ограничений.
Решите ограниченную нелинейную оптимизацию, основанную на проблеме
Этот пример показывает, как решить нелинейную задачу с ограничениями на основе оптимизационных выражений. Пример также показывает, как преобразовать нелинейную функцию в выражение оптимизации.
Преобразуйте нелинейную функцию в выражение оптимизации
Преобразуйте нелинейные функции, выраженные как файлы функции или анонимные функции, используя fcn2optimexpr.
Электростатическая нелинейная оптимизация с ограничениями, основанная на проблеме
Показывает, как задать целевые и ограничительные функции для структурированной нелинейной оптимизации в основанном на проблеме подходе.
Основанная на проблеме нелинейная минимизация с линейными ограничениями
Показывает, как использовать переменные оптимизации для создания линейных ограничений и fcn2optimexpr для преобразования функции в выражение оптимизации.
Эффект автоматической дифференциации в основанной на проблеме оптимизации
Автоматическая дифференциация уменьшает количество вычислений функции для решения задачи.
Поставка производных в основанном на проблеме рабочем процессе
Как включить информацию о производной в основанную на проблеме оптимизацию, когда автоматические производные не применяются.
Получите сведения о сгенерированной функции
Как найти значения дополнительных параметров в нелинейных функциях, созданных prob2struct.
Экономьте время, когда ваши целевые и нелинейные функции ограничений разделяют общие расчеты в основанном на проблеме подходе.
Решите нелинейную задачу выполнимости, основанную на проблеме
Решите задачу выполнимости, которая является проблемой только с ограничениями.
Выходная функция для основанной на проблеме оптимизации
Показывает, как использовать выходную функцию в основанном на проблеме подходе для записи истории итерации и для создания пользовательского графика.
Что такое параллельные вычисления в Optimization Toolbox?
Используйте несколько процессоров для оптимизации.
Использование параллельных вычислений в Optimization Toolbox
Выполните оценку градиента параллельно.
Повышение эффективности при параллельных вычислениях
Исследуйте факторы для ускорения оптимизации.
Оптимизация симуляции или обыкновенного дифференциального уравнения
Особые факторы в оптимизации симуляций, черного ящика целевых функций или ОДУ.
Нелинейные алгоритмы оптимизации без ограничений
Минимизация одной целевой функции в n размерностях без ограничений.
Ограниченные алгоритмы нелинейной оптимизации
Минимизация одной целевой функции в n размерностях с различными типами ограничений.
Шаги, которые fminsearch принимает, чтобы минимизировать функцию.
Исследуйте опции оптимизации.
Локальный и глобальный оптимумы
Объясняет, почему решатели могут не найти наименьший минимум.
Перечисляет опубликованные материалы, которые поддерживают концепции, реализованные в алгоритмах решателя.