赛斯迪兰,MathWorks
使用优化工具箱™解决标准和大规模的优化问题。
优化工具箱提供求解程序和优化应用程序,以找到一个问题的最大值或最小值。它可以让您找到最优的设计,最小化金融应用程序的风险,优化决策制定,并将模型与数据匹配。在这个优化的例子中,我们想找到这个方程的最小值,即目标函数。目标函数计算最大化或最小化的值,如生产产品的成本,或赛车绕场一周所需的时间。
x1和x2的可能值被这个不等式约束限制在这条线以下,同样的,对于这个约束。求解者发现目标函数在约束条件下的最小值为该点。优化工具箱包括专门的求解线性目标函数,如这个,以及二次和非线性目标,线性和非线性最小二乘。
有时问题需要变量取整数值,比如当变量表示装配线上的工人数量时,或者是一个是或否的决定时。这种类型的问题称为混合整数优化问题,可以通过向问题中添加整数约束来解决。您可以通过编程或使用优化应用程序设置优化问题。您可以输入目标函数、指定约束条件并提供初始条件。有各种各样的优化算法可用,使您能够针对广泛的问题。
对于带有非线性约束的非线性问题,可以通过向求解器提供计算其导数的函数来提高求解效率。还可以使用内置的并行计算工具箱™支持来加速优化问题。万博1manbetx各种各样的解决方案可用于不同类型的目标和约束。工具箱的文档可以帮助您选择问题的最佳解决方案。
对于具有数千个变量的大型稀疏问题,可以使用求解器求解线性、混合整数、二次型和非线性问题。在这个例子中,一个超过40000个变量的二次问题在不到4秒的时间内得到了解决。有关更多信息,请返回优化工具箱页面或选择下面的链接。