Obiettivo: Capire la struttura ed il processo base per risolvere i problemi di ottimo. Usare gli strumenti interattivi per definire e risolvere i problemi di ottimo.

• Identificare le componenti del problema di ottimo
• Risolvere l'ottimizzazione usando l'Optimization App
• Applicare il processo di ottimizzazione
• Usare le funzioni di ottimizzazione

Obiettivo: Implementare la funzione obiettivo attravero un file funzione. Usare function handles per specificare la funzione obiettivo e passare eventuali dati addizionali.

• Usare un file function per la funzione obiettivo
• Specificare la funzione obiettivo attraverso un Function Handle
• Come passare dati addizionali nella funzione obiettivo

Obiettivo: Aggiungere diversi tipi di vincoli a un problema di ottimizzazione in MATLAB.

• Identificare i diversi tipi di vincoli
• Definire limiti
• Definire vincoli lineari
• Definire vincoli non lineari

Obiettivo: Scegliere un solutore ed un algoritmo appropriato considerando lo specifico tipo di problema di ottimo che si vuole risolvere.

• Classificare l'obiettivo
• Scegliere il solutore
• Scegliere l'algoritmo

Obiettivo: Interpretare gli output del solutore e fare una diagnosi del processo di ottimizzazione. Aumentare l'accuratezza e l'efficienza dell'ottimizzazione cambiando le impostazioni.

• Esaminare i criteri d'arresto dell'ottimizzazione
• Interpretare i risultati
• Definire i criteri di convergenza
• Fornire informazioni sulle derivate

Obiettivo: Usare le funzioni del Global Optimization Toolbox per risolvere problemi dove gli algoritmi classici falliscono o risultano inefficienti.

• Trovare il minimo globale
• Usare algoritmi genetici e metodi di ricerca diretta