优化工具箱是什么?
优化工具箱™提供函数最小化或最大化目标而寻找参数满足约束条件。工具箱包括解决线性规划(LP)、混合整数线性规划(MILP),二次规划(QP),二阶锥规划(二),非线性规划(NLP),约束线性最小二乘非线性最小二乘法和非线性方程组。
你可以定义与函数和矩阵优化问题,以编程方式或应用程序。或者,您可以使用表达式的优化变量,反映了基础数学。您可以使用自动分化的目标和约束函数更快和更准确的解决方案。万博 尤文图斯
优化工具箱™提供解决寻找目标函数的最大值或最小值的约束。这使您能够找到最优设计,减少风险对金融应用程序,优化决策,和估计参数。
您可以使用具体问题具体分析的方法来定义优化变量及其边界,设置目标,然后解决。在这个问题上,解决识别问题是非线性函数,应用非线性规划求解,并使用自动分化速度梯度评估。
优化问题往往集变量或约束的生产计划问题。您可以定义数组的优化变量和约束,与数字或字符串索引,导致大问题的可读的和紧凑的表示。
您可以使用具体问题具体分析的方法,即使有些功能不是自然地表示为优化表达式。这个问题的目标函数需要解决的颂歌。我们可以将它转换为一个优化表达式并使用它要优化的问题。
您可以添加整数约束线性问题涉及变量必须整数值。这包括当变量代表“是”或“否”的决定,像一个过程是否分配给处理器调度的例子。
除了解决非线性、线性和混合整数线性规划,对二次规划优化工具箱包括专业解决,二阶锥规划、多目标、线性和非线性最小二乘法。
您可以快速解决大型稀疏问题数以千计的变量。在这里,40000多个变量的二次问题是解决了大约30秒。
作为一个替代具体问题具体分析的方法,您可以使用优化工具箱solver-based方法。后将你的目标和约束表示为MATLAB函数和矩阵,优化生活任务帮助指导你通过这种方式表明,选择一个解决者和插入你的预定义的MATLAB构造。
与其他MATLAB优化工具箱在一起工作®工具。您可以使用并行计算加速数值梯度计算工具箱™。
可以编译应用程序到应用程序或库与MATLAB编译器™和MATLAB编译器SDK™。
您可以生成便携和可读的C / c++代码使用MATLAB编码器™解决优化问题。使用这个代码来将应用程序部署到企业和嵌入式系统。
更多的信息,返回到页面优化工具箱或选择下面的一个链接。
你也可以从下面的列表中选择一个网站
表现最好的网站怎么走吗
选择中国网站(中文或英文)最佳站点的性能。其他MathWorks国家网站不优化的访问你的位置。