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Introducción a Optimization Toolbox

Optimization Toolbox™ proporciona funciones para buscar parámetros que minimicen o maximicen los objetivos al tiempo que satisfacen las restricciones. La toolbox incluye solvers para programación lineal (LP), programación lineal de enteros mixtos (MILP), programación cuadrática (QP), programación de cono de segundo orden (SOCP), programación no lineal (NLP), mínimos cuadrados lineales restringidos, mínimos cuadrados no lineales y ecuaciones no lineales.

Puede definir el problema de optimización con funciones y matrices, o especificando expresiones variables que reflejen las matemáticas subyacentes. Puede utilizar la diferenciación automática de funciones objetivo y restringidas para obtener soluciones más rápidas y más precisas.

Puede utilizar los solvers de la toolbox para encontrar soluciones óptimas a problemas continuos y discretos, realizar análisis de tradeoff e incorporar métodos de optimización en los algoritmos y las aplicaciones. La toolbox le permite realizar tareas de optimización de diseño, incluyendo estimación de parámetros, selección de componentes y ajuste de parámetros. Se puede utilizar para encontrar soluciones óptimas en aplicaciones como la optimización de carteras, la gestión y comercialización de energía, y la planificación de la producción.

Tutoriales

• En primer lugar, elija el enfoque basado en problemas o el enfoque basado en solvers
  

  Existen dos enfoques para utilizar solvers de Optimization Toolbox: basado en problemas y basado en solvers. Antes de comenzar, escoja el enfoque.

• Solve a Constrained Nonlinear Problem, Problem-Based
  

  A basic example of solving a nonlinear optimization problem with a nonlinear constraint using the problem-based approach.

• Solve a Constrained Nonlinear Problem, Solver-Based
  

  Presents an example that minimizes a nonlinear function with a nonlinear constraint.

• Introducción a la tarea Optimize de Live Editor
  

  Un script de ejemplo para modificar utilizando la tarea Optimize de Live Editor.

• Use Solver-Based Optimize Live Editor Task Effectively
  

  How to use the solver-based Optimize Live Editor task effectively.

• Set Up a Linear Program, Problem-Based
  

  Linear problem formulation using the problem-based approach.

• Set Up a Linear Program, Solver-Based
  

  Problem formulation using the solver-based approach.

Acerca de la optimización

• Optimization Theory Overview
  

  Introduces optimization as a way of finding a set of parameters that can be defined as optimal. These parameters are obtained by minimizing or maximizing an objective function, subject to equality or inequality constraints and/or parameter bounds.

• Solvers de Optimization Toolbox
  

  Descripción de los solvers de optimización.

• Local vs. Global Optima
  

  Explains why solvers might not find the smallest minimum.