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Optimización

Mínimo de funciones únicas y multivariables, mínimos cuadrados no negativos, raíces de funciones no lineales

Los optimizadores encuentran la ubicación del mínimo de una función objetivo no lineal. Es posible encontrar el mínimo de una función de una variable en un intervalo acotado mediante fminbnd, o el mínimo de una función de varias variables en un dominio desacotado usando fminsearch. Para maximizar una función, minimice su negativo.

Para encontrar una solución no negativa para un problema de mínimos cuadrados lineales, use lsqnonneg.

El mecanismo de solución de ecuaciones fzero encuentra una raíz real de una función escalar no lineal.

Para controlar la salida u otros aspectos de la optimización, configure las opciones mediante optimset.

Funciones

expandir todo

fminbndFind minimum of single-variable function on fixed interval
fminsearchFind minimum of unconstrained multivariable function using derivative-free method
lsqnonnegSolve nonnegative linear least-squares problem
fzeroRaíz de la función no lineal
optimgetOptimization options values
optimsetCreate or modify optimization options structure

Temas

Optimización de funciones no lineales

Minimizar y maximizar en una o más dimensiones.

Ajuste de curva mediante optimización

En este ejemplo se muestra cómo ajustar una función no lineal a los datos minimizando la suma de los errores cuadrados.

Establezca opciones

Controlando una optimización, mostrando cálculos intermedios.

Visualización iterativa

Obtener salida intermedia.

Funciones de salida

Describe cómo supervisar o detener los solucionadores.

Funciones de trazado

Describe cómo supervisar los solucionadores visualmente.

Las raíces de las funciones escalares

Resolviendo una ecuación escalar no lineal.

Solución de problemas y consejos

Cómo abordar problemas comunes.