主要内容

优化决策表

下表旨在帮助您选择求解器。它不解决多目标优化或方程求解。里面有更多关于所有解算器的细节优化工具箱函数处理的问题

在这个表:

  • *表示在中找到相关的求解器全局优化工具箱(全局优化工具箱)函数(从最优化工具箱™求解器单独获得许可)。

  • fmincon适用于大多数具有光滑约束的光滑目标函数。它不是作为最小二乘或线性或二次规划的首选解算器,因为列出的解算器通常更有效。

  • 这个表提供了建议的功能,但它并不是要过度限制您的选择。例如,fmincon可以有效地解决一些非光滑问题。

  • 全局优化工具箱遗传算法(全局优化工具箱)surrogateopt(全局优化工具箱)函数可以解决混合整数非线性规划问题。

  • 统计和机器学习工具箱™bayesopt(统计学和机器学习工具箱)函数可以解决低维确定性或随机优化问题与连续,整数,或类别变量的组合。

目标和约束求解器

约束类型 目标类型
线性 二次 最小二乘 光滑的非线性 非光滑
没有一个 n / a (f= const,或min = quadprog信息 mldividelsqcurvefitlsqnonlin信息 fminsearchfminunc信息 fminsearch,*
绑定 linprog信息 quadprog信息 lsqcurvefitlsqlinlsqnonlinlsqnonneg信息 fminbndfminconfseminf信息 fminbnd,*
线性 linprog信息 quadprog信息 lsqlin信息 fminconfseminf信息
coneprog信息 fmincon信息 fmincon信息 fmincon信息
一般光滑 fmincon信息 fmincon信息 fmincon信息 fminconfseminf信息
离散的,有界的或线性的 intlinprog信息

请注意

该表没有列出多目标求解器或方程求解器。看到优化工具箱函数处理的问题查询最优化工具箱函数处理的问题的完整列表。

请注意

有些求解器有几种算法。要寻求帮助选择,请看选择算法