开始使用优化工具箱

优化工具箱™提供函数最小化或最大化目标而寻找参数满足约束条件。工具箱包括解决线性规划(LP)、混合整数线性规划(MILP),二次规划(QP),二阶锥规划(二),非线性规划(NLP),约束线性最小二乘非线性最小二乘法和非线性方程组。

你可以定义函数优化问题和矩阵或通过指定变量反映底层的数学表达式。您可以使用自动分化的目标和约束函数更快和更准确的解决方案。金宝搏官方网站

您可以使用工具箱解决寻找连续和离散问题的最优解,进行权衡分析,并整合优化方法到算法和应用程序中。金宝搏官方网站工具箱允许您执行优化设计任务,包括参数估计、组件选择和参数优化。它使您能够找到最优解的应用,如投资组合优化、能源管理和交易和生金宝搏官方网站产计划。

教程

• 首先选择具体问题具体分析或Solver-Based方法
  

  有两种解决方法使用优化工具箱:具体问题具体分析,solver-based。在你开始之前,选择的方法。

• 解决约束的非线性问题,具体问题具体分析
  

  一个基本的例子解决非线性约束的非线性优化问题采用具体问题具体分析的方法。

• 使用优化约束非线性问题编辑任务或解决生活
  

  最小化一个非线性函数与非线性约束使用视觉方法或基于文本的方法。

• 开始使用基于优化生活编辑任务
  

  基本的例子使用的是具体问题具体分析优化住编辑任务。

• 使用基于优化编辑任务有效地生活
  

  如何使用和理解问答型优化住编辑任务。

• 开始使用Solver-Based优化生活编辑任务
  

  使用的示例脚本修改solver-based优化生活编辑任务。

• 使用Solver-Based优化编辑任务有效地生活
  

  如何使用solver-based吗优化编辑任务有效地生活。

• 建立了一个线性规划,具体问题具体分析
  

  线性问题公式化通过具体问题具体分析的方法。

• 建立了一个线性规划,Solver-Based
  

  使用solver-based问题公式化的方法。

对其进行优化

• 最优化理论概述
  

  介绍了优化的发现的一组参数可以被定义为最优。这些参数是通过最小化或最大化目标函数,受到平等或不等式约束和/或参数范围。

• 优化工具箱解决者
  

  优化解决方案的描述。

• 本地和全球最适条件
  

  解释了为什么解决不可能找到最小的最小值。