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Optimización no lineal basada en solvers

Resuelva problemas de minimización no lineales y de programación semiinfinita en serie o en paralelo utilizando el enfoque basado en solvers

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.

Para la configuración de problemas, consulte Configuración de problema de optimización basada en solvers.

Funciones

`fminbnd`	Encontrar el mínimo de una función de una única variable en un intervalo fijo
`fmincon`	Encontrar el mínimo de una función multivariable no lineal restringida
`fminsearch`	Encontrar el mínimo de una función multivariable no restringida utilizando el método sin derivadas
`fminunc`	Encontrar el mínimo de una función multivariable no restringida
`fseminf`	Find minimum of semi-infinitely constrained multivariable nonlinear function
`optim.coder.infbound`	Infinite bound support for code generation

Tareas de Live Editor

Optimize

Optimizar o resolver ecuaciones en Live Editor

Temas

Aplicaciones no restringidas basadas en solvers

Minimización de la función banana
Muestra cómo resolver el mínimo de la función de Rosenbrock utilizando diferentes solvers, con o sin gradientes.
Solve Nonlinear Problem with Many Variables
Choose appropriate options for large nonlinear problems.
Minimización no restringida utilizando fminunc
Ejemplo de programación no lineal no restringida.
Minimización con gradiente y matriz hessiana
Ejemplo de programación no lineal no restringida, incluyendo derivadas.
Minimization with Gradient and Hessian Sparsity Pattern
Example of nonlinear programming using some derivative information.

Aplicaciones restringidas basadas en solvers

Tutorial para Optimization Toolbox
Ejemplo de tutorial de cómo resolver problemas no lineales y pasar parámetros adicionales.
Optimize Live Editor Task with fmincon Solver
Example of nonlinear programming with constraints using the Optimize Live Editor Task.
Restricciones de desigualdad no lineales
Ejemplo de programación no lineal con restricciones de desigualdad no lineales.
Restricciones no lineales con gradientes
Ejemplo de programación no lineal con información de las derivadas.
Algoritmo interior-point de fmincon con matriz hessiana analítica
Ejemplo de programación no lineal con toda la información de la derivada.
Objetivo lineal o cuadrático con restricciones cuadráticas
Este ejemplo muestra cómo resolver un problema de optimización que tiene un objetivo lineal o cuadrático y restricciones de desigualdad cuadráticas.
Restricciones de igualdad y desigualdad no lineales
Programación lineal con ambos tipos de restricciones no lineales.
Cómo usar todos los tipos de restricciones
Ejemplo que muestra todas las restricciones.
Obtain Best Feasible Point
Find the best feasible point in the output structure.
Solve Nonlinear Problem with Many Variables
Choose appropriate options for large nonlinear problems.
Minimization with Bound Constraints and Banded Preconditioner
Example showing efficiency gains possible with structured nonlinear problems.
Minimization with Linear Equality Constraints, Trust-Region Reflective Algorithm
Example showing nonlinear programming with only linear equality constraints.
Minimization with Dense Structured Hessian, Linear Equalities
Example showing how to save memory in nonlinear programming with a structured Hessian and only linear equality constraints or only bounds.
Calculate Gradients and Hessians Using Symbolic Math Toolbox
Example showing how to calculate derivatives symbolically for optimization solvers.
Using Symbolic Mathematics with Optimization Toolbox Solvers
Use Symbolic Math Toolbox™ to generate gradients and Hessians.

Generación de código

Generación de código en segundo plano de fmincon
Requisitos previos para generar código C para la optimización no lineal.
Code Generation for Optimization Basics
Learn the basics of code generation for the fmincon optimization solver.
Static Memory Allocation for fmincon Code Generation
Use static memory allocation in code generation when the problem changes.
Optimization Code Generation for Real-Time Applications
Explore techniques for handling real-time requirements in generated code.

Restricciones semiinfinitas

One-Dimensional Semi-Infinite Constraints
Example showing how to use one-dimensional semi-infinite constraints in nonlinear programming.
Two-Dimensional Semi-Infinite Constraint
Example showing how to use two-dimensional semi-infinite constraints in nonlinear programming.
Analyzing the Effect of Uncertainty Using Semi-Infinite Programming
This example shows how to use semi-infinite programming to investigate the effect of uncertainty in the model parameters of an optimization problem.

Computación paralela

What Is Parallel Computing in Optimization Toolbox?
Use multiple processors for optimization.
Using Parallel Computing in Optimization Toolbox
Perform gradient estimation in parallel.
Improving Performance with Parallel Computing
Investigate factors for speeding optimizations.
Minimizing an Expensive Optimization Problem Using Parallel Computing Toolbox
Example showing how to use parallel computing in both Global Optimization Toolbox and Optimization Toolbox™ solvers.

Simulación u ODE

Optimizing a Simulation or Ordinary Differential Equation
Special considerations in optimizing simulations, black-box objective functions, or ODEs.

Algoritmos y otra teoría

Unconstrained Nonlinear Optimization Algorithms
Minimizing a single objective function in n dimensions without constraints.
Constrained Nonlinear Optimization Algorithms
Minimizing a single objective function in n dimensions with various types of constraints.
Algoritmo fminsearch
Pasos que da fminsearch para minimizar una función.
Referencia de opciones de optimización
Explore opciones de optimización.
Óptimos locales frente a globales
Explica por qué puede que los solvers no encuentren el mínimo más pequeño.
Smooth Formulations of Nonsmooth Functions
Reformulate some nonsmooth functions as smooth functions by using auxiliary variables.
Bibliografía
Enumera el material publicado que respalda los conceptos implementados en los algoritmos de solver.