MATLAB-basierte Optimierungsmethoden
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- Optimierungsprobleme in MATLAB lösen
- Zielfunktionen und Nebenbedingungen definieren
- Solver und Optimierungsergebnisse
- Verfahren für globale Optimierung und Mehrzieloptimierung 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: Optimierungsaufgaben strukturieren und Mittel zu ihrer effektiven Lösung kennenlernen. Optimierungsprobleme interaktiv formulieren und lösen.
- Bestandteile eines Optimierungsproblems
- Optimierungsprobleme mit der Live Editor Optimization Task lösen
- Typisches Vorgehen in der angewandten Optimierung
- Optimierungsfunktionen verwenden
Zielfunktionen und Nebenbedingungen definieren
Ziel: Umsetzen eines Optimierungsproblems mit einem problembasierten Ansatz.
- Übersicht über den problembasierten Ansatz
- Zielfunktionen und Nebenbedingungen definieren
- Klassifizieren von Nebenbedingungen
Solver und Optimierungsergebnisse
Ziel: Einen zum Optimierungsproblem passenden Solver samt Algorithmus wählen. Fortschritt und Ergebnisse der Optimierung interpretieren, um anschließend Genauigkeit und Effizienz zu verbessern.
- Zielfunktion klassifizieren
- Solver und Algorithmus auswählen
- Ergebnisse untersuchen und interpretieren
- Ableitungsinformationen verwenden
Globale Optimierung und Mehrzieloptimierung
Ziel: Mit der Global Optimization Toolbox Probleme lösen, bei denen klassische Algorithmen schlecht oder gar nicht funktionieren. Probleme mit mehreren Zielen lösen.
- Globale Minima suchen
- Verwenden genetischer Algorithmen, direkter Suchverfahren und von Optimierung mit Ersatzfunktionen (surrogate optimization)
- Lösen von Problemen mit mehreren Zielen
Stufe: Aufbaukurse
Voraussetzungen:
- MATLAB Grundlagen
- Kenntnisse in Analysis und linearer Algebra sind hilfreich
Dauer: 1 Tag
Sprachen: Deutsch, English, 日本語, 한국어
