Optimization Toolbox

 

Optimization Toolbox

Résoudre des problèmes d'optimisation linéaire, quadratique, conique, en nombres entiers et non linéaire

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Connecter des agents IA à Optimization Toolbox

Intégrez des capacités spécifiques à votre domaine, dans votre workflow d'IA agentique.

Démarrer avec l'optimisation

Commencez par la formation Optimization Onramp ou la tâche Optimize du Live Editor pour une pratique autonome et développez vos compétences fondamentales en optimisation dans MATLAB. Consultez des exemples de problèmes pour acquérir de nouvelles compétences et appliquer les bonnes pratiques.

Exploration du design grâce à l'optimisation

Explorez des designs non conventionnels pour mieux atteindre vos objectifs de design. Optimization Explorer étend cette fonctionnalité pour permettre une exploration et une analyse multisolveur.

Optimisation de la planification et des ressources

Utilisez les solveurs MILP d'Optimization Toolbox pour résoudre des problèmes d'allocation de ressources et de planification. Les exemples incluent l'équilibrage de charge du réseau électrique, l'optimisation des procédés de fabrication et l'ingénierie de mission.

Capture d'écran d'une interface d'éditeur de code.

Optimisation avec des agents IA

Utilisez MATLAB Copilot ou des outils de codage agentiques connectés via MATLAB Agentic Toolkit et MATLAB MCP Server pour formuler des problèmes d'optimisation, évaluer les compromis et générer des workflows d'optimisation.

Sélection automatique du solveur

Utilisez l'approche basée sur les problèmes pour définir et résoudre des problèmes d'optimisation sous forme mathématique naturelle, sans avoir à spécifier le solveur à utiliser.

Solveurs configurables pour de meilleures performances

Utilisez l'approche basée sur les solveurs pour configurer l'un des solveurs d'optimisation supporté (voir la liste des solveurs). Utilisez l'application Optimization Explorer pour comparer les performances de différents solveurs et options de solveur pour votre problème.

Optimisation avec des modèles d'IA

Utilisez des modèles de substitution d'IA ou des modèles d'ordre réduit (ROM) avec Optimization Toolbox pour accélérer l'exploration du design dans les workflows CFD et FEA. Ces modèles préservent la fidélité de la simulation d'origine pour la validation finale.

Solution d'optimisation multiobjectif provenant du solveur fgoalattain.

Équilibrer des objectifs concurrents

Équilibrez plusieurs objectifs sous contraintes à l'aide des fonctions fgoalattain et fminimax. Pour accéder à d'autres solveurs de front de Pareto tels que paretosearch et gamultiobj, ajoutez Global Optimization Toolbox.

Application visuelle qui utilise l'optimisation pour programmer le fonctionnement des centrales électriques.

Déployer à grande échelle et mettre en œuvre l’optimisation

Développez des outils de design et d'aide à la décision basés sur l'optimisation, intégrez-les à des systèmes d'entreprise et déployez des algorithmes d'optimisation sur des systèmes embarqués.

« MATLAB nous a permis d'accélérer notre R&D et notre déploiement grâce à la robustesse de ses algorithmes numériques, à ses outils exhaustifs de visualisation et d'analyse, à ses routines d'optimisation fiables, au support de la programmation orientée objet et à la possibilité d'exécuter nos applications Java de production dans le cloud. »

FAQ sur Optimization Toolbox

Optimization Toolbox™ est un produit MATLAB qui propose des outils permettant de minimiser ou maximiser des fonctions avec ou sans contraintes.

La toolbox comprend des solveurs pour la programmation linéaire (LP), la programmation linéaire en nombres entiers mixtes (MILP), la programmation quadratique (QP), la programmation conique du second ordre (SOCP), la programmation non-linéaire (NLP), les moindres carrés linéaires sous contraintes, les moindres carrés non-linéaires et les équations non-linéaires.

Vous pouvez définir des problèmes en utilisant des expressions de variables qui reflètent les mathématiques sous-jacentes (approche basée sur les problèmes) ou avec des fonctions et des matrices (approche basée sur les solveurs).

La différentiation automatique des fonctions d'objectif et de contrainte permet d'obtenir des solutions plus rapides et plus précises aux problèmes d'optimisation.

La toolbox permet l'optimisation de portefeuille, la gestion et le trading de l'énergie, la planification de la production, l'estimation de paramètres, la sélection de composants et le réglage de paramètres.

Oui, vous pouvez développer des outils de design et d'aide à la décision basés sur l'optimisation, les intégrer à des systèmes d'entreprise et déployer des algorithmes d'optimisation sur des systèmes embarqués.

Oui, la toolbox peut résoudre des problèmes d'optimisation qui comportent de multiples fonctions objectif sous un ensemble de contraintes.

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