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Optimisation
Les optimiseurs déterminent la position d’un minimum d’une fonction objectif non linéaire. Vous pouvez rechercher un minimum d’une fonction à une seule variable dans un intervalle borné avec fminbnd
ou un minimum d’une fonction à plusieurs variables dans un domaine non borné avec fminsearch
. Pour maximiser une fonction, minimisez son opposée.
Pour trouver une solution non négative à un problème de moindres carrés linéaires, utilisez lsqnonneg
.
Le solveur d’équations fzero
recherche un zéro réel d’une fonction scalaire non linéaire.
Contrôlez le résultat ou d’autres aspects de votre optimisation en définissant les options avec optimset
.
Résolvez des problèmes et définissez les options à l’aide d’une interface visuelle avec la tâche Optimize du Live Editor.
Fonctions
Tâches du Live Editor
Optimize | Optimize in the Live Editor (depuis R2020b) |
Rubriques
- Optimizing Nonlinear Functions
Minimizing and maximizing in one or more dimensions.
- Curve Fitting via Optimization
This example shows how to fit a nonlinear function to data by minimizing the sum of squared errors.
- Optimize Live Editor Task
Optimize using a visual interface.
- Set Optimization Options
Controlling an optimization, displaying intermediate calculations.
- Optimization Solver Iterative Display
Obtain intermediate output.
- Optimization Solver Output Functions
Describes how to monitor or halt solvers.
- Optimization Solver Plot Functions
Describes how to monitor solvers visually.
- Roots of Scalar Functions
Solve a nonlinear equation of one real variable.
- Optimization Troubleshooting and Tips
How to address common issues.