Optimization Toolbox
Solucione problemas de optimización lineal, cuadrática, cónica, entera y no lineal
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Optimization Toolbox ofrece funciones para hallar parámetros que minimicen o maximicen los objetivos y respeten las restricciones. Esta toolbox incluye solvers para programación lineal (LP), programación lineal de enteros mixtos (MILP), programación cuadrática (QP), programación cónica de segundo orden (SOCP), programación no lineal (NLP), mínimos cuadrados lineales con restricciones, mínimos cuadrados no lineales y ecuaciones no lineales.
Puede definir un problema de optimización con funciones y matrices, o especificando expresiones de variables que reflejen la matemática subyacente. La diferenciación automática de funciones objetivo y de restricción permite obtener soluciones más rápidas y precisas.
Con los solvers de esta toolbox, puede hallar soluciones óptimas a problemas continuos y discretos, realizar análisis de tradeoff e incorporar métodos de optimización en algoritmos y aplicaciones. La toolbox permite realizar tareas de optimización de diseños, como estimación de parámetros, selección de componentes y ajuste de parámetros. También puede hallar soluciones óptimas en aplicaciones de optimización de carteras, trading y gestión energética, y planificación de producción.
Navegación de panel
Conecte agentes de IA con Optimization Toolbox
Incorpore funcionalidades específicas del dominio en flujos de trabajo de IA agente.
Introducción a la optimización
Comience con el curso Optimization Onramp o la tarea en tiempo real Optimize de Live Editor para adquirir experiencia práctica y desarrollar habilidades de optimización básicas en MATLAB. Revise ejemplos de problemas para aprender nuevas habilidades y prácticas recomendadas de optimización.
Exploración del diseño con optimización
Explore diseños no convencionales para alcanzar mejor sus objetivos de diseño. Optimization Explorer amplía esta funcionalidad para explorar y analizar con múltiples solvers.
Optimización de planificación y asignación de recursos
Utilice solvers MILP de Optimization Toolbox para solucionar problemas de asignación de recursos y planificación. Algunos ejemplos son el equilibrio de carga de redes eléctricas, la optimización de procesos de fabricación y la ingeniería de misiones.
Optimización con agentes de IA
Utilice MATLAB Copilot o herramientas de codificación con agentes conectadas mediante MATLAB Agentic Toolkit y MATLAB MCP Server para formular problemas de optimización, evaluar tradeoffs y generar flujos de trabajo de optimización.
Selección automática de solver
Aplique un enfoque basado en problemas para definir y solucionar problemas de optimización con expresiones matemáticas naturales sin necesidad de especificar qué solver utilizar.
Solvers configurables para mejorar el rendimiento
Aplique un enfoque basado en solvers para configurar los solvers de optimización disponibles (consulte la lista de solvers). Utilice la app Optimization Explorer para comparar el rendimiento y opciones de solver para un problema.
Optimización con modelos de IA
Utilice modelos sustitutos basados en IA o modelos de orden reducido (ROM) con Optimization Toolbox para acelerar la exploración de diseños en flujos de trabajo CFD y FEA. Estos modelos mantienen la fidelidad de la simulación original para la validación final.
Equilibrio entre objetivos contrapuestos
Equilibre múltiples objetivos sujetos a restricciones empleando fgoalattain y fminimax. Para acceder a solvers de frente de Pareto adicionales, como paretosearch y gamultiobj, agregue Global Optimization Toolbox.
Escalado y despliegue de la optimización
Desarrolle herramientas de diseño y toma de decisiones basadas en optimización, intégrelas con sistemas empresariales y despliegue algoritmos de optimización en sistemas embebidos.
Recursos del producto:
"MATLAB ha contribuido a acelerar nuestros procesos de I+D y de despliegue con robustos algoritmos numéricos, herramientas de visualización y análisis integrales, rutinas de optimización fiables, soporte para la programación orientada a objetos y capacidad de ejecución en la nube con nuestras aplicaciones Java de producción".
Preguntas frecuentes sobre Optimization Toolbox
Optimization Toolbox es un producto de MATLAB que proporciona funciones para encontrar parámetros que minimicen o maximicen objetivos mientras se cumplen restricciones.
Optimization Toolbox incluye solvers para programación lineal (LP), programación lineal entera mixta (MILP), programación cuadrática (QP), programación de cono de segundo orden (SOCP), programación no lineal (NLP), mínimos cuadrados lineales con restricciones, mínimos cuadrados no lineales y ecuaciones no lineales.
Se pueden definir problemas usando expresiones de variables que reflejen la matemática subyacente (enfoque basado en problemas) o mediante funciones y matrices (enfoque basado en solvers).
La diferenciación automática de las objetivos y de restricción permite obtener soluciones a los problemas de optimización más rápidas y precisas.
Optimization Toolbox permite la optimización de carteras, la gestión y comercialización de energía, la planificación de la producción, la estimación de parámetros, la selección de componentes y el ajuste de parámetros.
Sí. Se pueden desarrollar herramientas de soporte a la decisión y de diseño basadas en optimización, integrarlas con sistemas empresariales y desplegar algoritmos de optimización en sistemas embebidos.
Sí. La caja de herramientas puede resolver problemas de optimización que tienen múltiples objetivos sujetas a un conjunto de restricciones.
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