Antes de comenzar a resolver un problema de optimización, deberá elegir el enfoque adecuado: basado en problemas o basado en solvers. Para obtener más detalles, consulte En primer lugar, elija el enfoque basado en problemas o el enfoque basado en solvers.

Los mínimos cuadrados no lineales resuelven min(∑||F(x_i) – y_i||²), donde F(x_i) es una función no lineal e y_i son datos. Consulte Mínimos cuadrados no lineales (ajuste de curvas).

Para el enfoque basado en problemas, cree variables de problemas y, posteriormente, represente la función objetivo y las restricciones en términos de estas variables simbólicas. Para saber qué saltos basados en problemas se deben tomar, consulte Problem-Based Optimization Workflow. Para resolver el problema resultante, utilice solve.

Para saber qué saltos basados en solvers se deben tomar, incluyendo la definición de la función objetivo y las restricciones, y la selección del solver adecuado, consulte Configuración de problema de optimización basada en solvers. Para resolver el problema resultante, utilice lsqcurvefit o lsqnonlin.