Tecniche di Ottimizzazione in MATLAB
Dettagli dei corsi
Questo corso di un giorno introduce l'ottimizzazione applicata in ambiente MATLAB®, focalizzandosi sull'uso di Optimization Toolbox™ e Global Optimization Toolbox.
Elenco degli argomenti:
- Formulare problemi di ottimizzazione in MATLAB
- Specificare le funzioni obiettivo
- Specificare i vincoli
- Scelta di solutori e algoritmi
- Valutazione dei risultati e miglioramento delle prestazioni
- Utilizzo dei metodi di ottimizzazione globali
Giorno 1
Esecuzione di un'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 delle componenti di un problema di ottimo
- Esecuzione di un'ottimizzazione mediante l'app Optimization
- Applicazione del processo di ottimizzazione
- Utilizzo delle funzioni di ottimizzazione
Specificare la Funzione Obiettivo
Obiettivo: Implementare una funzione obiettivo mediante una function. Usare function handle per specificare funzioni obiettivo e dati aggiuntivi.
- Utilizzo di un file per la funzioni obiettivo
- Specificare le funzioni obiettivo mediante function handle
- Passaggio di dati addizionali alle funzioni obiettivo
Specificare i Vincoli
Obiettivo: Aggiungere diversi tipi di vincoli a un problema di ottimizzazione in MATLAB.
- Identificazione di diversi tipi di vincoli
- Definizione di limiti
- Definizione di vincoli lineari
- Definizione di vincoli non lineari
Scelta di un Risolutore
Obiettivo: Selezionare un risolutore e un algoritmo appropriati considerando il tipo di problema di ottimizzazione da risolvere.
- Classificazione dell'obiettivo
- Scelta di un risolutore
- Scelta dell'algoritmo
Valutazione dei Risultati e Miglioramento delle Prestazioni
Obiettivo: Interpretare l'output del risolutore e fare una diagnosi del processo di ottimizzazione. Aumentare l'accuratezza e l'efficienza di un'ottimizzazione cambiando le impostazioni.
- Analisi dell'ottimizzazione
- Interpretazione dei risultati
- Definizione dei criteri di convergenza
- Fornire informazioni derivate
Utilizzo dei Metodi di Ottimizzazione Globali
Obiettivo: Usare la funzione Global Optimization Toolbox per risolvere problemi dove gli algoritmi classici hanno esito negativo o risultano inefficienti.
- Individuazione del minimo globale
- Utilizzo di algoritmi genetici e metodi di ricerca diretta
Livello: Intermedio
Prerequisiti:
- Fondamenti MATLAB
- Sono utili conoscenze relative ad algebra lineare e calcolo multivariato
Questo corso è stato approvato da GARP ed equivale a 7 ore di crediti GARP CPD. Se sei certificato FRM o ERP, registra questa attività nel tuo credit tracker all'indirizzo https://www.garp.org/cpd.
Durata: 1 giorno
Lingue: Deutsch, English, 日本語, 한국어, 中文