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解决使用优化工具箱™标准和大规模优化问题。
优化工具箱提供的求解器和用于查找最大或最小的一个问题优化的应用程序。它可以让你找到最佳的设计,尽量减少金融应用,优化决策,并以数据拟合的模型风险。在这种优化例子中,我们想找到这个公式,被称为目标函数的最小值。目标函数计算最大化或最小化,如生产产品的成本,或者需要对赛车时间去周围的轨道值。
为x1和x2的可能值被限制在这条线通过该不等式约束的下方,类似地,对于此约束。解算器找到所述目标函数,受约束的最小值,要这一点。优化工具箱包括专门用于线性目标函数求解如这一个,以及二次和非线性目标,以及线性和非线性最小二乘法。
有时候问题需要变量取整数值,当变量代表工人在装配线上的数量,或者是或否的决定等。这种类型的问题被称为混合整数优化问题,并且可以通过添加整数约束的问题得到解决。您可以通过编程或与优化的应用程序设置您的优化问题。你输入你的目标函数,指定约束条件,并提供初始条件。多种优化算法可供选择,使您能够面向范围广泛的问题。
对于具有非线性约束该非线性问题,效率可以通过提供与该计算问题的衍生物函数的解算器被改善。您也可以加快你的优化问题的内置了对并行计算工具箱™的支持。金宝app各种各样的求解器可用于不同类型的目标和约束。该工具箱的文档可帮助您选择适合您的问题的最佳解决者。
对于大型和稀疏的问题,成千上万的变量,你可以使用求解线性,混合整数,二次,非线性问题。在这个例子中,有超过40,000变量的二次问题,在不到四年秒解决。欲了解更多信息,返回优化工具箱页面或选择下面的链接。
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