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Optimierungs-Workflow

So lösen Sie ein Optimierungsproblem:

  1. Entscheiden Sie, welche Art von Problem Sie haben und ob Sie eine lokale oder globale Lösung wünschen (siehe Local vs. Global Optima). Wählen Sie einen Solver gemäß den Empfehlungen in Tabelle zur Auswahl eines Solvers.

  2. Schreiben Sie Ihre Zielfunktion und ggf. Constraint-Funktionen gemäß der Syntax in Compute Objective Functions und Write Constraints.

  3. Legen Sie mit optimoptions die entsprechenden Optionen fest oder bereiten Sie ein GlobalSearch- oder MultiStart-Problem vor, wie in Workflow für GlobalSearch und MultiStart beschrieben. Einzelheiten finden Sie unter Pattern Search Options, Particle Swarm Options, Genetic Algorithm Options, Simulated Annealing Options oder Surrogate Optimization Options.

  4. Führen Sie den Solver aus.

  5. Untersuchen Sie das Ergebnis. Informationen zum Ergebnis finden Sie unter Solver Outputs and Iterative Display oder unter Ergebnisse prüfen für GlobalSearch bzw. MultiStart.

  6. Wenn das Ergebnis unbefriedigend ist, ändern Sie Optionen oder Startpunkte oder aktualisieren Sie anderweitig Ihre Optimierung und führen Sie sie erneut aus. Weitere Informationen finden Sie unter Global Optimization Toolbox Solver Characteristics oder Ergebnisse verbessern. Informationen zum Verbessern von Lösungen, die hauptsächlich für glatte Probleme gelten, finden Sie unter When the Solver Fails, When the Solver Might Have Succeeded oder When the Solver Succeeds.

Siehe auch

Themen