Técnicas de Optimización en MATLAB
Detalles del curso
Este curso de un día proporciona una introducción a optimización aplicada en el entorno MATLAB®, centrándose en la utilización de Optimization Toolbox y Global Optimization Toolbox.
Temas incluidos:
- Ejecución de problemas de optimización en MATLAB
- Definición de función objetivo
- Definición de las restricciones
- Selección del solver y algoritmo
- Evaluación de resultados y mejora de implementación
- Utilización de métodos de optimización global
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Día 1 de 1
Ejecución de un problema de optimización
Objetivo: Entender la estructura básica y proceso para la resolución de problemas de optimización eficientemente. Uso de herramientas interactivas para definir y resolver problemas de optimización.
- Identificación de los componentes del problema
- Optimización usando Optimization Tool
- Aplicación del proceso de optimización
- Uso de funciones de optimización
Definición de Funciones Objetivo
Objetivo: Implementación de una función objetivo como función en un fichero. Uso de manejadores de funciones para definir funciones y parámetros extra.
- Uso de una función objetivo en un fichero
- Definición de funciones objetivo con manejadores de funciones
- Transferencia extra de parámetros a funciones objetivo
Definición de Restricciones
Objetivo: Añadir diferentes tipos restricciones a un problema de optimización en MATLAB.
- Identificación de los diferentes tipos de restricciones
- Definición de fronteras
- Definición de restricciones lineales
- Definición de restricciones no lineales
Selección del Solver
Objetivo: Elegir el solver y algoritmo más apropiado para un problema dado, considerando el tipo de problema a optimizar.
- Clasificación de la función objetivo
- Elección del solver
- Elección del algoritmo
Evaluación de Resultados y Mejora de la Implementación
Objetivo: Interpretar la salida del solver y analizar el proceso de optimizar. Incrementar la eficiencia y precisión de una optimización modificando las diferentes opciones.
- Análisis de la optimización
- Interpretación del resultado
- Selección de las opciones de convergencia.
- Proporcionar información sobre las derivadas.
Optimización Global
Objetivo: Uso de Global Optimization Toolbox para resolver problemas donde los algoritmos clásicos fallan o no funcionan de manera eficiente.
- Búsqueda del mínimo global
- Introducción a los algoritmos genéticos para resolver problemas discretos
Nivel: Intermedio
Prerrequisitos:
- Fundamentos de MATLAB
- Son de utilidad conocimientos de algebra lineal y cálculo multivariante
Este programa ha sido aprobado por GARP y otorga 7 horas de créditos GARP CPD. Si tiene la certificación FRM o ERP, puede añadir esta actividad a su perfil https://www.garp.org/cpd.
Duración: 1 día
Idiomas: Deutsch, English, 日本語, 한국어, 中文