Formazione MATLAB e Simulink

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