Tecniche di Ottimizzazione in MATLAB

Giorno 1/1

Esecuzione di un problema di ottimizzazione

Obiettivo: Comprendere la struttura di base e il processo di risoluzione dei problemi di ottimizzazione in modo efficace. Usare strumenti interattivi per definire e risolvere problemi di ottimizzazione.

• Identificazione dei componenti di un problema
• Esecuzione di un'ottimizzazione con l'Optimization Task di Live Editor
• Applicazione del processo di ottimizzazione
• Utilizzo delle funzioni di ottimizzazione

Specificazione dei vincoli e delle funzioni obiettivo

Obiettivo: Scrivere un problema di ottimizzazione. Usare il workflow basato sul problema per arrivare a una soluzione.

• Utilizzo del workflow basato sul problema
• Specificazione dei vincoli e delle funzioni obiettivo
• Identificazione di diversi tipi di vincoli

Risolutori e prestazioni

Obiettivo: Selezionare un risolutore e un algoritmo appropriati considerando il tipo di problema di ottimizzazione da risolvere. Interpretare l'output del risolutore e fare una diagnosi del processo di ottimizzazione.

• Classificazione dell'obiettivo
• Scelta di un risolutore e di un algoritmo
• Analisi e interpretazione dei risultati
• Utilizzo di informazioni derivate

Ottimizzazione globale e multiobiettivo

Obiettivo: Usare la funzione Global Optimization Toolbox per risolvere problemi dove gli algoritmi classici hanno esito negativo o risultano inefficienti. Risolvere problemi con più obiettivi.

• Individuazione del minimo globale
• Utilizzo di algoritmi genetici, metodi di ricerca diretta e ottimizzazione dei surrogati
• Utilizzo di risolutori multiobiettivo