在开始解决优化问题之前,必须选择适当的方法:基于问题或基于解算器。有关详细信息,请参阅首先选择基于问题或基于求解器的方法.
关于问题设置,请参见基于求解器的优化问题设置.
fminbnd |
求固定区间上单变量函数的最小值 |
铁铬镍铁合金 |
求约束非线性多变量函数的最小值 |
fminsearch |
用无导数法求无约束多变量函数的极小值 |
fminunc |
求无约束多变量函数的最小值 |
费塞米夫 |
求半无限约束多变量非线性函数的最小值 |
优化 | 在Live Editor中优化或求解方程 |
演示如何解决罗森布罗克函数的最小值使用不同的求解器,有或没有梯度。
无约束非线性规划的例子。
包含导数的无约束非线性规划示例。
使用某些导数信息的非线性规划示例。
演示如何解决非线性问题和传递额外参数的教程示例。
使用优化实时编辑器任务的带约束的非线性规划示例。
具有非线性不等式约束的非线性规划示例。
带导数信息的非线性规划实例。
具有所有导数信息的非线性规划示例。
此示例演示如何解决具有线性或二次目标和二次不等式约束的优化问题。
具有两种非线性约束的非线性规划。
显示所有约束的示例。
找出最佳可行点输出
结构。
示例显示了结构化非线性问题可能带来的效率提高。
仅具有线性等式约束的非线性规划示例。
这个例子展示了如何在非线性规划中使用结构化的Hessian和只有线性等式约束或只有边界的情况下节省内存。
演示如何为最优化求解程序象征性地计算导数的示例。
使用符号数学工具箱™ 生成渐变和黑森人。
为非线性优化生成C代码的先决条件。
学习为应用程序生成代码的基础知识铁铬镍铁合金
优化求解。
当问题发生变化时,在代码生成中使用静态内存分配。
探索在生成的代码中处理实时需求的技术。
说明如何在非线性规划中使用一维半无限约束的例子。
说明如何在非线性规划中使用二维半无限约束的例子。
这个例子展示了如何使用半无限规划来研究优化问题的模型参数中不确定性的影响。
使用多个处理器进行优化。
并行进行梯度估计。
调查加速优化的因素。
演示如何在这两种应用程序中使用并行计算的示例全局优化工具箱和优化工具箱™ 解算器。
线性规划中的单目标函数极小化N无约束的尺寸标注。
线性规划中的单目标函数极小化N具有各种类型约束的尺寸。
步骤fminsearch
使函数最小化。
探索优化选项。
解释解算器可能找不到最小值的原因。
列出支持在解算器算法中实现的概念的已发布材质。金宝app