Schulungen zu MATLAB und Simulink

MATLAB-basierte Optimierungsmethoden

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Kursbeschreibung

Dieser eintägige Kurs bietet eine Einführung in die Formulierung und Implementierung von Optimierungsproblemen in der MATLAB®-Umgebung. Dabei werden insbesondere die Optimization Toolbox™ und die Global Optimization Toolbox verwendet.

Die Themen lauten:

  • Optimierungsprobleme in MATLAB lösen
  • Zielfunktionen definieren
  • Nebenbedingungen festlegen
  • Löser und Algorithmen wählen
  • Ergebnisse analysieren und verbessern
  • Globalen Optimierungsmethoden einsetzen

Dieser Kurs ist von GARP mit 7 CPD credit hours anerkannt. Wenn Sie als FRM oder ERP zertifiziert sind, dann können Sie den Kursbesuch erfassen.

Tag 1 von 1


Optimierungsprobleme lösen

Ziel: Lernen Sie die Struktur von Optimierungsaufgaben sowie Mittel zu ihrer effektiven Lösung kennen. Nutzen Sie grafische Benutzeroberflächen zur Formulierung und Lösung von Optimierungsproblemen.

  • Bestandteile eines Optimierungsproblems
  • Optimierungsprobleme mit der Optimization App lösen
  • Typisches Vorgehen in der angewandten Optimierung
  • Optimierungsfunktionen verwenden

Zielfunktionen definieren

Ziel: Implementieren Sie eine Zielfunktion als Funktionsdatei. Nutzen Sie Function Handles zur Definition von Zielfunktionen und zusätzlichen Parametern.

  • Eine Zielfunktionsdatei verwenden
  • Zielfunktionen mittels Function Handles definieren
  • Zusätzliche Parameter an Zielfunktionen übergeben

Nebenbedingungen festlegen

Ziel: Fügen Sie dem Optimierungsproblem verschiedene Arten von Nebenbedingungen hinzu.

  • Nebenbedingungen klassifizieren
  • Definition oberer und unterer Schranken
  • Definition linearer Nebenbedingungen
  • Definition nichtlinearer Nebenbedingungen

Einen Löser wählen

Ziel: Wählen Sie einen der Klasse des Optimierungsproblems entsprechenden Löser samt Algorithmus.

  • Zielfunktion klassifizieren
  • Löser auswählen
  • Algorithmus auswählen

Ergebnisse analysieren und Laufzeit verbessern

Ziel: Interpretieren Sie den Fortschritt und die Ergebnisse der Optimierung. Erhöhen Sie Genauigkeit und Effizienz der Optimierung durch Anpassung der Optionseinstellungen.

  • Die Optimierung untersuchen
  • Die Ergebnisse interpretieren
  • Konvergenzkriterien festlegen
  • Ableitungsinformationen bereitstellen

Globale Optimierungsmethoden verwenden

Ziel: Verwenden Sie die Global Optimization Toolbox zur Lösung von Problemen, bei denen klassische Algorithmen schlecht oder gar nicht funktionieren.

  • Globale Minima suchen
  • Verwenden genetischer Algorithmen und direkter Suchverfahren

Stufe: Aufbaukurse

Voraussetzungen:

Dauer: 1 Tag

Sprachen: English, 한국어

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