Методы оптимизации в MATLAB (MLOP)

• Запуск оптимизации.
• Задание целевой функции.
• Установка ограничений.
• Выбор решателя.
• Оценка результатов и повышение эффективности.
• Использование методов глобальной оптимизации.

Понять основную структуру и процесс эффективного решения задач оптимизации. Использование интерактивного инструмента для определения и решения задач оптимизации.

• Выявление компонентов задачи;
• Запуск оптимизации с использованием интерактивного приложения;
• Применение процесса оптимизации;
• Использование функций оптимизации.

Реализация целевой функции в качестве функции файл. Использование ссылки на функцию для задания целевой функции и дополнительных данных.

• Использование целевой файл функции;
• Задание целевых функций с функциями ссылками;
• Передача дополнительных данных целевой функции.

Добавление различных видов ограничений на задачи оптимизации в среде MATLAB.

• Определение различных видов ограничений;
• Определение границ;
• Определение линейных ограничений;
• Определение нелинейных ограничений.

MATLAB

Выбор подходящего решателя и алгоритма с учетом типа оптимизационной задачи

• Классификация цели;
• Выбор решателя;
• Выбор алгоритма.

Интерпретация ответа решателя и диагностика хода оптимизации. Повышение точности и эффективности оптимизации путем изменения настроек.

• Исследование оптимизации;
• Интерпретация результатов;
• Настройка параметров сходимости;
• Предоставление информации о производной.

Использование функциональности Global Optimization Toolbox для решения задачи там, где классические алгоритмы не дают верный результат или работают неэффективно.

• Поиск глобального минимума;
• Использование генетических алгоритмов для решения дискретных задач.

Global Optimization Toolbox