Optimization Toolbox

 

Optimization Toolbox

Lineare, quadratische, konische, ganzzahlige und nicht lineare Optimierungsprobleme lösen

Definieren von Optimierungsproblemen

Modellieren Sie ein Entwurfs- oder Entscheidungsproblem als Optimierungsproblem. Legen Sie die Entwurfsparameter und Entscheidungen als Optimierungsvariablen fest. Nutzen Sie Variablen zum Definieren einer zu optimierenden Zielfunktion und begrenzen Sie mögliche Variablenwerte mithilfe von Randbedingungen.

Lösen von Optimierungsproblemen

Wenden Sie einen Solver auf das Optimierungsproblem an, um eine optimale Lösung zu finden: eine Menge aus Optimierungsvariablenwerten, die den optimalen Wert der Zielfunktion liefern und gleichzeitig alle vorhandenen Nebenbedingungen erfüllen.

Nicht lineare Programmierung

Lösen Sie Optimierungsprobleme, die eine nicht lineare Zielfunktion haben oder nicht linearen Nebenbedingungen unterliegen.

Lineare und gemischt-ganzzahlige lineare Programmierung

Lösen Sie Optimierungsprobleme mit einer linearen Zielfunktion, die linearen Randbedingungen mit kontinuierlichen bzw. ganzzahligen Variablen unterliegt.

Quadratische und konische Programmierung

Lösen Sie Optimierungsprobleme mit einer quadratischen Zielfunktion und linearen Randbedingungen oder Probleme mit Kegelrandbedingungen der zweiten Ordnung.

Kleinste Quadrate

Lösen Sie lineare und nicht lineare Kleinste-Quadrate-Probleme mit oberen und unteren, linearen und nicht linearen Schranken.

Nicht lineare Gleichungssysteme

Lösen Sie nicht lineare Gleichungssysteme mit oberen und unteren, linearen und nicht linearen Schranken.

Mehrziel-Optimierung

Lösen Sie Optimierungsprobleme, die mehrere Zielfunktionen besitzen, die einer Reihe von Nebenbedingungen unterliegen.

Bereitstellung

Entwickeln Sie optimierungsbasierte Entscheidungsfindungs- und Entwurfstools, integrieren Sie sie in Unternehmenssysteme und stellen Sie Optimierungsalgorithmen in eingebetteten Systemen bereit.

„MATLAB hat bei der Beschleunigung unserer F&E sowie der Implementierung geholfen. Dies war durch robuste numerische Algorithmen, umfangreiche Visualisierungen und Analysetools, zuverlässige Optimierungsroutinen, Unterstützung für objektorientiertes Programmieren und die Fähigkeit, unsere Java-Produktionsanwendungen in der Cloud zu betreiben, möglich.“

Borislav Savkovic, BuildingIQ

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