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Optimización

Mínimo de funciones únicas y multivariables, mínimos cuadrados no negativos, raíces de funciones no lineales

Los optimizadores encuentran la ubicación del mínimo de una función objetivo no lineal. Es posible encontrar el mínimo de una función de una variable en un intervalo acotado mediante fminbnd, o el mínimo de una función de varias variables en un dominio desacotado usando fminsearch. Para maximizar una función, minimice su negativo.

Para encontrar una solución no negativa para un problema de mínimos cuadrados lineales, use lsqnonneg.

El mecanismo de solución de ecuaciones fzero encuentra una raíz real de una función escalar no lineal.

Para controlar la salida u otros aspectos de la optimización, configure las opciones mediante optimset.

Funciones

expandir todo

fminbndFind minimum of single-variable function on fixed interval
fminsearchFind minimum of unconstrained multivariable function using derivative-free method
lsqnonnegSolve nonnegative linear least-squares problem
fzeroRaíz de la función no lineal
optimgetOptimization options values
optimsetCreate or modify optimization options structure

Temas

Optimizing Nonlinear Functions

Minimizing and maximizing in one or more dimensions.

Curve Fitting via Optimization

This example shows how to fit a nonlinear function to data by minimizing the sum of squared errors.

Set Optimization Options

Controlling an optimization, displaying intermediate calculations.

Optimization Solver Iterative Display

Obtain intermediate output.

Optimization Solver Output Functions

Describes how to monitor or halt solvers.

Optimization Solver Plot Functions

Describes how to monitor solvers visually.

Roots of Scalar Functions

The fzero function attempts to find a root of one equation with one variable.

Optimization Troubleshooting and Tips

How to address common issues.