基于问题的优化设置
利用变量和表达式制定优化问题，串行或并行解决
在基于问题的优化中，您创建优化变量，这些变量中的表达式表示目标和约束或表示方程，并使用它们来解决问题解决．有关针对优化问题采取的基于问题的步骤，请参见基于问题的优化工作流．关于方程求解，请参见求解方程的基于问题的工作流程．
在开始解决优化问题之前，必须选择适当的方法:基于问题的方法或基于求解器的方法。详细信息请参见首先选择基于问题或基于解决方案的方法．
注意:如果你有一个非线性函数，它不是多项式或有理表达式，将它转换为优化表达式使用fcn2optimexpr．看到将非线性函数转化为优化表达式．
有关基本非线性优化示例，请参见解决一个约束非线性问题，基于问题．有关基本的混合整数线性规划示例，请参见混合整数线性规划基础:基于问题的．有关基本方程求解示例，请参见解决非线性方程组，基于问题．
功能
对象
EquationProblem |
非线性方程组 |
OptimizationConstraint |
优化的约束 |
OptimizationEquality |
平等和平等约束 |
OptimizationExpression |
用优化变量表示的算术或函数表达式 |
OptimizationInequality |
不等式约束 |
OptimizationProblem |
优化问题 |
OptimizationVariable |
优化变量 |
主题
具体问题具体分析的步骤
解决优化问题的基于问题的步骤。
解决方程的基于问题的步骤。
表达式同时定义目标和约束条件。
在基于问题的方法中传递额外的参数、数据或固定变量。
基于问题的最小二乘语法规则。
如何为变量创建和使用命名索引。
演示如何检查或修改问题元素(如变量和约束)。
如何评估解决方案及其质量。
基于问题的优化技巧
当存在整数约束时，获得更快或更准确的解决方案的技巧，以及避免问题生成中的循环。
要创建可重用的、可伸缩的问题，请将模型与数据分离。
两个优化变量同名问题的解。
这个例子展示了如何创建的初始点解决方法命名索引变量时findindex函数。
优化表达式包含正或南不能显示，可能导致不可预知的结果。
在基于问题的方法中，当目标函数和非线性约束函数共享公共计算时，可以节省时间。
并行计算
使用多个处理器进行优化。
并行执行梯度估计。
两个求解器并行计算的有效性示例:fmincon和遗传算法．
调查加速优化的因素。
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