Técnicas de Optimización en MATLAB

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