Formazione MATLAB e Simulink

Tecniche di Ottimizzazione in MATLAB

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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:
  • Formulazione di problemi di ottimizzazione in MATLAB
  • Specificazione dei vincoli e delle funzioni obiettivo
  • Risolutori e prestazioni
  • Ottimizzazione globale e multiobiettivo

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.

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

Livello: Intermedio

Prerequisiti:

  • Fondamenti MATLAB
  • Le conoscenze relative all’algebra lineare e al calcolo multivariato sono utili.

Durata: 1 giorno

Lingue: Deutsch, English, Français, 日本語, 한국어

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