优化工具箱
解决线性、二次、二次、整数和非线性优化问题
优化工具箱™提供了一些函数,用于查找在满足约束条件的同时最小化或最大化目标的参数。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。
您可以用函数和矩阵定义优化问题,或者通过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微分来获得更快和更精确的解。
您可以使用工具箱求解器来寻找连续和离散问题的最优解决方案,执行权衡分析,并将优化方法合并到算法和应用程序中。该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。它使您能够在诸如投资组合优化、能源管理和交易以及生产计划等应用程序中找到最佳解决方案。
开始
学习优化工具箱的基础知识
具体问题具体分析的优化设置
用变量和表达式表述优化问题,串行或并行求解
基于求解器的优化问题设置
选择求解器,定义目标函数和约束条件,并行计算
非线性优化
解决有一个或多个目标的有约束或无约束非线性问题,串行或并行
线性规划与混合整数线性规划
解决连续和整数变量的线性规划问题
二次规划与锥规划
解决具有二次目标和线性约束或二次约束的问题
最小二乘
解决最小二乘(曲线拟合)问题
非线性方程组
解决连续或并行的非线性方程组
优化结果
理解求解器输出并改进结果