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En primer lugar, elija el enfoque basado en problemas o el enfoque basado en solvers

Optimization Toolbox™ cuenta con dos enfoques para resolver problemas o ecuaciones de optimización: basado en problemas y basado en solvers. Antes de comenzar a resolver un problema, deberá elegir primero el enfoque adecuado.

Esta tabla muestra un resumen de las principales diferencias entre ambos enfoques.

EnfoquesCaracterísticas
Configuración de optimización basada en problemasMás fácil de crear y depurar
Proporciona una interfaz visual; consulte la tareaOptimize de Live Editor
Representa el objetivo y las restricciones simbólicamente
Requiere traducción de formato de problema a formato de matriz, lo que puede implicar un mayor tiempo de resolución
Calcula y utiliza de forma automática gradientes de funciones objetivo y de funciones de restricción no lineales en muchos casos, pero no calcula matrices hessianas; consulte Diferenciación automática
Consulte los pasos en Flujo de trabajo de optimización basada en problemas o Flujo de trabajo basado en problemas para resolver ecuaciones

Ejemplo básico lineal: Aspectos básicos de la programación lineal de enteros mixtos: basada en problemas o el vídeo Resuelva un problema de programación lineal de enteros mixtos utilizando el modelado de optimización

Ejemplo básico no lineal: Resolver un problema no lineal restringido, basado problemas

Ejemplo básico de resolución de ecuaciones: Resolver un sistema de ecuaciones no lineal, basado en problemas

Configuración de problema de optimización basada en solversMás difícil de crear y depurar
Proporciona una interfaz visual; consulte la tareaOptimize de Live Editor
Representa el objetivo y las restricciones como funciones o matrices
No requiere traducción de formato de problema a formato de matriz, lo que puede implicar un menor tiempo de resolución
Permite incluir directamente gradientes o matrices hessianas, pero no los calcula automáticamente

Permite utilizar una función de multiplicación de matriz hessiana o una función de multiplicación de matriz jacobiana para ahorrar memoria en problemas grandes

Consulte Quadratic Minimization with Dense, Structured Hessian o Jacobian Multiply Function with Linear Least Squares

Consulte los pasos en Configuración de problema de optimización basada en solvers

Ejemplo básico lineal: Mixed-Integer Linear Programming Basics: Solver-Based

Ejemplo básico no lineal: Resolver un problema no lineal restringido basado en solvers

Ejemplos básicos de resolución de ecuaciones: Ejemplos

Consulte también

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