Optimization Toolbox
Optimization Toolbox™ fornisce funzioni atte a identificare i parametri che minimizzano o massimizzano gli obiettivi, soddisfacendo al contempo i vincoli. La toolbox include risolutori per la programmazione lineare (LP), la programmazione lineare mista intera (MILP), la programmazione quadratica (QP), la programmazione conica di secondo ordine (SOCP), la programmazione non lineare (NLP), minimi quadrati lineari vincolati, minimi quadrati non lineari ed equazioni non lineari.
È possibile definire il problema di ottimizzazione con funzioni e matrici oppure specificando espressioni nelle variabili che riflettono la matematica sottostante. È possibile utilizzare la differenziazione automatica delle funzioni obiettivo e di vincolo per ottenere soluzioni più rapide e precise.
È possibile utilizzare i risolutori della toolbox per identificare soluzioni ottimali a problemi continui e discreti, eseguire analisi di compromesso e integrare metodi di ottimizzazione in algoritmi e applicazioni. La toolbox consente di eseguire attività di ottimizzazione del progetto, tra cui la stima dei parametri, la selezione dei componenti e la sincronizzazione dei parametri. Consente di identificare soluzioni ottimali in ambiti quali l'ottimizzazione del portafoglio, la gestione e il trading dell'energia, nonché la pianificazione della produzione.
Introduzione a Optimization Toolbox
Impara le nozioni di base di Optimization Toolbox
Configurazione dell'ottimizzazione basata sui problemi
Formulare problemi di ottimizzazione mediante variabili ed espressioni, risolverli in modalità seriale o parallela
Impostazione di un problema di ottimizzazione basato sul risolutore
Scegliere il risolutore, definire la funzione obiettivo e i vincoli, eseguire il calcolo in parallelo
Ottimizzazione non lineare
Risolvere problemi non lineari con o senza vincoli, con uno o più obiettivi, in modalità seriale o parallela
Programmazione lineare e programmazione lineare mista intera
Risolvere problemi di programmazione lineare con variabili continue e intere
Programmazione quadratica e programmazione conica
Risolvere problemi con obiettivi quadratici e vincoli lineari o con vincoli conici
Minimi quadrati
Risolvere problemi di minimi quadrati (adattamento di curve)
Sistemi di equazioni non lineari
Risolvere sistemi di equazioni non lineari in modalità seriale o parallela
Risultati dell'ottimizzazione
Comprendere gli output del risolutore e migliorare i risultati