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, использовать 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, использовать quadprog или coneprog.
| Optimize | Оптимизируйте или решите уравнения в Live Editor |
SecondOrderConeConstraint | Конический ограничительный объект второго порядка |
Квадратичное программирование со связанными ограничениями: основанный на проблеме
Показывает, как решить основанную на проблеме задачу квадратичного программирования со связанными ограничениями с помощью различных алгоритмов.
Большая разреженная квадратичная программа, основанная на проблеме
Показывает, как решить большую разреженную квадратичную программу с помощью подхода, основанного на проблеме.
Связано ограниченное квадратичное программирование, основанное на проблеме
Пример, показывающий крупномасштабное основанное на проблеме квадратичное программирование.
Диверсификация портфелей (Financial Toolbox)
Этот пример показывает три метода диверсификации актива в портфеле.
Квадратичное программирование для оптимизации портфеля, основанной на проблеме
Пример, показывающий основанное на проблеме квадратичное программирование на основной модели портфеля.
Квадратичная минимизация со связанными ограничениями
Пример квадратичного программирования со связанными ограничениями и различными вариантами.
Квадратичное программирование со многими линейными ограничениями
Этот пример показывает преимущество алгоритма активного набора на проблемах со многими линейными ограничениями.
Показывает, что горячий запуск может быть эффективным при большой квадратичной программе.
Лучшие практики горячего запуска
Описывает, как лучше всего использовать горячий запуск для ускорения повторных решений.
Квадратичная минимизация с плотным, структурированным гессианом
Пример, показывающий, как сохранить память в структурированной квадратичной программе.
Большая разреженная квадратичная программа с алгоритмом внутренней точки
Пример, показывающий, как сохранить память в квадратичной программе при помощи разреженной квадратичной матрицы.
Связано ограниченное квадратичное программирование, основанное на решателе
Пример, показывающий основанное на решателе крупномасштабное квадратичное программирование.
Квадратичное программирование для задач оптимизации портфеля, основанных на решателе
Пример, показывающий основанное на решателе квадратичное программирование на основной модели портфеля.
Представляет основанный на проблеме пример конического программирования.
Сравните Скорости coneprog Алгоритмов
В этом разделе приведены время выполнения для последовательности конических проблем программирования с помощью различного LinearSolver настройки опции.
Запишите ограничения для основанного на проблеме конического программирования
Требования для solve использовать coneprog для проблемного решения.
Решите механическую массово-пружинную задачу с помощью конического программирования.
Преобразуйте квадратичные ограничения в конические ограничения второго порядка
Преобразуйте квадратичные ограничения в coneprog форма.
Преобразуйте проблему квадратичного программирования в коническую программу второго порядка
Преобразуйте проблему квадратичного программирования в коническую проблему второго порядка.
Генерация кода для quadprog Фона
Необходимые условия, чтобы сгенерировать код С для квадратичной оптимизации.
Изучите основы генерации кода для quadprog решатель оптимизации.
Лучшие практики горячего запуска
Описывает, как лучше всего использовать горячий запуск для ускорения повторных решений.
Генерация кода оптимизации для приложений реального времени
Исследуйте методы для обработки требований в реальном времени в сгенерированном коде.
Основанные на проблеме алгоритмы оптимизации
Узнать, как оптимизационные функции и объекты решают задачи оптимизации.
Запишите ограничения для основанного на проблеме конического программирования
Требования для solve использовать coneprog для проблемного решения.
Поддерживаемые операции для переменных и выражений оптимизации
Исследуйте поддерживаемые математические и индексирующие операции для переменных и выражений оптимизации.
Алгоритмы квадратичного программирования
Минимизация квадратичной целевой функции в размерностях n только с линейными и связанными ограничениями.
Алгоритм программирования конуса второго порядка
Описание базового алгоритма.
Исследуйте опции оптимизации.