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解决使用优化工具箱™标准和大规模优化问题。
优化工具箱提供求解程序和优化应用程序,以找到一个问题的最大值或最小值。它可以让您找到最优的设计,最小化金融应用程序的风险,优化决策制定,并将模型与数据匹配。在这个优化的例子中,我们想找到这个方程的最小值,即目标函数。目标函数计算最大化或最小化的值,如生产产品的成本,或赛车绕场一周所需的时间。
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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