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Optimization Toolbox

Resuelve problemas de optimización lineal, cuadrática, integer y no lineales

Optimization Toolbox™ proporciona funciones para encontrar parámetros que minimizan o maximizan los objetivos mientras satisfacen las restricciones. La caja de herramientas incluye los solucionadores para la programación lineal (LP), la programación lineal de enteros mixtos (MILP), la programación cuadrática (QP), la programación no lineal (PNL), los cuadrados menos lineales limitados, los cuadrados mínimos no lineal y las ecuaciones no lineales. Puede definir su problema de optimización con funciones y matrices o especificando expresiones variables que reflejan las matemáticas subyacentes.

Puede utilizar los solucionadores de Toolbox para encontrar soluciones óptimas a problemas continuos y discretos, realizar análisis de compensación e incorporar métodos de optimización en algoritmos y aplicaciones. El cuadro de herramientas le permite realizar tareas de optimización del diseño, como estimación de parámetros, selección de componentes y afinación de parámetros. Se puede utilizar para encontrar soluciones óptimas en aplicaciones como optimización de cartera, asignación de recursos y planificación y programación de producción.

Introducción a Optimization Toolbox

Aprender los aspectos básicos de Optimization Toolbox

Configuración de problemas de optimización

Elija Solver, defina la función objetiva y las restricciones, calcule en paralelo

Optimización no lineal

Resolver problemas no lineales limitados o no restringidos con uno o más objetivos, en serie o en paralelo

Programación lineal y programación lineal de enteros mixtos

Resuelve problemas de programación lineal con variables continuas y enteras

Programación cuadrática

Resolver problemas con objetivos cuadráticos y restricciones lineales

Mínimos cuadrados

Resolver problemas de mínimos cuadrados (ajuste de curvas)

Sistemas de ecuaciones no lineales

Encontrar las raíces de conjuntos de ecuaciones no lineales en serie o en paralelo

Resultados de optimización

Comprender las salidas de Solver y mejorar los resultados