Résolution de problèmes d’optimisation linéaires, quadratiques, arithmétiques et non-linéaires

L’Optimization Toolbox™ propose des fonctions permettant de minimiser ou d’optimiser les objectifs tout en répondant aux contraintes. Elle inclut des solveurs adaptés à la programmation linéaire de réels et/ou d’entiers mixtes, la programmation quadratique, l’optimisation non-linéaire et la résolution par moindres carrés non-linéaires. Ces solveurs peuvent être utilisés pour résoudre de problèmes continus et discrets de manière optimale, effectuer des analyses de compromis et incorporer des méthodes d’optimisation à vos différents algorithmes et applications.


Fonctionnalités

Définition et résolution des problèmes d’optimisation

Trouvez un ensemble de paramètres de configuration qui mène à un résultat optimal.

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Optimisation non-linéaire

Résolvez des problèmes d'optimisation non linéaire dans MATLAB.

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Programmation linéaire et quadratique

Résolvez des problèmes d'optimisation linéaire et quadratique à grande échelle.

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Programmation linéaire d’entiers mixtes

Résolvez des problèmes d'optimisation linéaire en nombres entiers.

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Optimisation multi-objectif

Résolvez deux types de formulations de problèmes d'optimisation multiobjectif.

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Moindres carrés non linéaires, ajustement de données et équations non linéaires

Résolvez des problèmes de moindres carrés linéaires et non linéaires, des problèmes d'ajustement de données et des équations non linéaires.

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Calcul parallèle et dérivées

Utilisez des méthodes de gradient pour minimiser ou optimiser une fonction objectif.

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Ressources produits

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Documentation

Consultez notre documentation pour connaître les fonctions et les caractéristiques de Optimization Toolbox, notamment les notes de version et des exemples.

Fonctions

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Exigences du système

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Articles techniques

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