开始使用优化工具箱

最优化工具箱™提供了查找参数的函数，在满足约束条件的同时最小化或最大化目标。工具箱包括线性规划(LP)、混合整数线性规划(MILP)、二次规划(QP)、二阶锥规划(SOCP)、非线性规划(NLP)、约束线性最小二乘、非线性最小二乘和非线性方程的求解器。

您可以使用函数和矩阵定义优化问题，或者指定反映底层数学的变量表达式。您可以使用目标函数和约束函数的自动区分来获得更快、更准确的解决方案。万博 尤文图斯

您可以使用工具箱求解器找到连续和离散问题的最佳解决方案，执行权衡分析，并将优化方法集成到算法和应万博 尤文图斯用程序中。工具箱允许您执行设计优化任务，包括参数估计、组件选择和参数调优。它使您能够在投资组合优化、能源管理和交易以及生产计划等应用中找万博 尤文图斯到最优解决方案。

教程

• 首先选择基于问题或基于解决者的方法
  

  有两种使用最优化工具箱求解器的方法:基于问题的和基于求解器的。在开始之前，请选择方法。

• 基于问题的约束非线性问题的求解
  

  一个用基于问题的方法求解非线性约束的非线性优化问题的基本例子。

• 求解一个约束非线性问题，基于求解器
  

  给出了一个具有非线性约束的非线性函数最小化的例子。

• 开始优化实时编辑器任务
  

  使用Optimize Live Editor任务需要修改的示例脚本。

• 有效使用优化实时编辑器任务
  

  如何使用优化实时编辑器任务有效。

• 建立一个基于问题的线性程序
  

  使用基于问题的方法的线性问题的表述。

• 建立一个线性程序，基于求解器
  

  使用基于求解器的方法进行问题的表述。

对其进行优化

• 最优化理论概述
  

  将最优化作为一种寻找可定义为最优的一组参数的方法。这些参数是通过最小化或最大化一个目标函数获得的，服从于等式或不等式约束和/或参数边界。

• 优化工具箱解决者
  

  优化求解器的描述。

• 局部优化与全局优化
  

  解释为什么解算器可能找不到最小值。