Formación en MATLAB y Simulink

Técnicas de Optimización en MATLAB

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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

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.

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:

Duración: 1 día

Idiomas: English, 한국어

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