В основанной на проблеме оптимизации вы создаете переменные оптимизации, выражения в этих переменных, которые представляют цель и ограничения или которые представляют уравнения, и решают использование задач solve. Для основанных на проблеме шагов, чтобы взять для задач оптимизации, смотрите Основанный на проблеме Рабочий процесс Оптимизации. Для решения уравнения смотрите Основанный на проблеме Рабочий процесс для Решения уравнений.
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.
Примечание: Если у вас есть нелинейная функция, которая не состоит из полиномов, рациональных выражений и элементарных функций такой как exp, затем преобразуйте функцию в выражение оптимизации при помощи fcn2optimexpr. Смотрите преобразуют нелинейную функцию в выражение оптимизации и поддерживаемые операции для переменных и выражений оптимизации.
Для основного нелинейного примера оптимизации смотрите, Решают Ограниченную Нелинейную задачу, Основанную на проблеме. Для основного смешано-целочисленного линейного примера программирования смотрите Смешано-целочисленные Линейные Основы Программирования: основанный на проблеме. Для основного решающего уравнение примера смотрите, Решают Нелинейную Систему уравнений, Основанную на проблеме.
EquationProblem | Система нелинейных уравнений |
OptimizationConstraint | Ограничения оптимизации |
OptimizationEquality | Равенства и ограничения равенства |
OptimizationExpression | Арифметическое или функциональное выражение в терминах переменных оптимизации |
OptimizationInequality | Ограничения неравенства |
OptimizationProblem | Задача оптимизации |
OptimizationVariable | Переменная для оптимизации |
Основанный на проблеме рабочий процесс оптимизации
Изучите основанные на проблеме шаги для решения задач оптимизации.
Основанный на проблеме рабочий процесс для решения уравнений
Изучите основанные на проблеме шаги для решения уравнений.
Задайте выражения и для цели и для ограничений.
Передача дополнительных параметров в подходе, основанном на проблеме
Передайте дополнительные параметры, данные или фиксированные переменные в подходе, основанном на проблеме.
Запишите целевую функцию для основанных на проблеме наименьших квадратов
Синтаксические правила для основанных на проблеме наименьших квадратов.
Запишите ограничения для основанного на проблеме конического программирования
Требования для solve использовать coneprog для проблемного решения.
Именованный индекс для переменных оптимизации
Создайте и работайте с именованными индексами для переменных.
Рассмотрите или измените задачи оптимизации
Рассмотрите или измените проблемные элементы, такие как переменные и ограничения.
Исследуйте решение для оптимизации
Оцените решение и его качество.
Установите опции оптимизации
Выходная функция для основанной на проблеме оптимизации
Используйте выходную функцию в подходе, основанном на проблеме, чтобы записать историю итерации и сделать пользовательский график.
Создайте эффективные задачи оптимизации
Получите более быстрое или более точное решение, когда проблема имеет целочисленные ограничения, и избегайте циклов при создании проблемы.
Отдельная модель оптимизации из данных
Создайте допускающие повторное использование, масштабируемые проблемы путем разделения модели от данных.
Переменные с запрещенными двойными названиями
Узнать, как, чтобы решить задачу, которая имеет две переменные оптимизации с тем же именем.
Создайте начальную точку для оптимизации с именованными индексными переменными
Создайте начальные точки для solve когда проблема назвала индексные переменные при помощи findindex функция.
Выражение содержит Inf или NaN
Выражения оптимизации, содержащие Inf или NaN не может быть отображен и может вызвать неожиданные результаты.
Сэкономьте время, когда объективные и нелинейные ограничительные функции совместно используют общие расчеты в подходе, основанном на проблеме.
Эффект автоматического дифференцирования в основанной на проблеме оптимизации
Автоматическое дифференцирование понижает количество вычислений функции для того, чтобы решить задачу.
Предоставьте производные в основанном на проблеме рабочем процессе
Как включать производную информацию в основанную на проблеме оптимизацию, когда автоматические производные не применяются.
Получите сгенерированные функциональные детали
Найдите значения дополнительных параметров в нелинейных функциях созданными prob2struct.
Целочисленные ограничения в нелинейной основанной на проблеме оптимизации
Узнать, как основанные на проблеме оптимизационные функции prob2struct и solve обработайте целочисленные ограничения.
Выходная функция для основанной на проблеме оптимизации
Используйте 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 для оптимизации.
Используя параллельные вычисления в Optimization Toolbox
Выполните оценку градиента параллельно.
Минимизация дорогой задачи оптимизации Используя Parallel Computing Toolbox™
Пример, показывающий эффективность параллельных вычислений в двух решателях: fmincon и ga.
Улучшание производительности с параллельными вычислениями
Исследуйте факторы для ускорения оптимизации.
Основанные на проблеме алгоритмы оптимизации
Узнать, как оптимизационные функции и объекты решают задачи оптимизации.
Автоматический фон дифференцирования
Узнать, как автоматическое дифференцирование работает.
Поддерживаемые операции для переменных и выражений оптимизации
Исследуйте поддерживаемые математические и индексирующие операции для переменных и выражений оптимизации.