MATLAB-basierte Optimierungsmethoden

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Optimierungsprobleme lösen

Ziel:Lernen Sie die Struktur von Optimierungsaufgaben sowie Mittel zu ihrer effektiven Lösung kennen. Nutzen Sie grafische Benutzeroberflächen zur Formulierung und Lösung von Optimierungsproblemen.

• Bestandteile eines Optimierungsproblems
• Optimierungsprobleme mit der Optimization App lösen
• 在der Typisches Vorgehen angewandten Optimierung
• Optimierungsfunktionen verwenden

Zielfunktionen definieren

Ziel:Implementieren Sie eine Zielfunktion als Funktionsdatei. Nutzen Sie Function Handles zur Definition von Zielfunktionen und zusätzlichen Parametern.

• Eine Zielfunktionsdatei verwenden
• Zielfunktionen mittels Function Handles definieren
• Zusätzliche Parameter an Zielfunktionen übergeben

Nebenbedingungen festlegen

Ziel:Fügen Sie dem Optimierungsproblem verschiedene Arten von Nebenbedingungen hinzu.

• Nebenbedingungen klassifizieren
• Definition oberer und unterer Schranken
• Definition linearer Nebenbedingungen
• Definition nichtlinearer Nebenbedingungen

靠窗户Löser wählen

Ziel:Wählen Sie einen der Klasse des Optimierungsproblems entsprechenden Löser samt Algorithmus.

• Zielfunktion klassifizieren
• Löser auswählen
• Algorithmus auswählen

Ergebnisse analysieren und Laufzeit verbessern

Ziel:Interpretieren Sie den Fortschritt und die Ergebnisse der Optimierung. Erhöhen Sie Genauigkeit und Effizienz der Optimierung durch Anpassung der Optionseinstellungen.

• Die Optimierung untersuchen
• Die Ergebnisse interpretieren
• Konvergenzkriterien festlegen
• Ableitungsinformationen bereitstellen

Globale Optimierungsmethoden verwenden

Ziel:Verwenden Sie die Global Optimization Toolbox zur Lösung von Problemen, bei denen klassische Algorithmen schlecht oder gar nicht funktionieren.

• Globale Minima suchen
• Verwenden genetischer Algorithmen und direkter Suchverfahren