Optimization Toolbox
Résoudre des problèmes d'optimisation linéaire, quadratique, conique, en nombres entiers et non linéaire
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Optimization Toolbox offre 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 votre problème d'optimisation à l'aide de fonctions et de matrices, ou en spécifiant directement de façon symbolique des expressions mathématiques. Vous pouvez utiliser la différenciation automatique de fonctions objectif et de contrainte pour arriver à des solutions plus rapides et précises.
Vous pouvez utiliser les solveurs de la toolbox pour trouver des solutions optimales à des problèmes continus et discrets, effectuer des analyses de compromis et incorporer des méthodes d'optimisation dans les algorithmes et les applications. La toolbox vous permet de réaliser des tâches d'optimisation de design, comprenant l'estimation des paramètres, la sélection des composants et l'optimisation des paramètres. Elle vous permet de trouver des solutions optimales dans des applications comme l'optimisation de portefeuilles, la gestion et le trading de l'énergie, ainsi que la planification de la production.
Définition de problèmes d'optimisation
Modélisez un problème de design ou de décision sous forme de problème d'optimisation. Définissez les paramètres de design et les décisions comme des variables d’optimisation. Utilisez des variables pour définir une fonction objectif à optimiser et ajoutez des contraintes pour limiter les valeurs possibles des variables.
Résolution de problèmes d'optimisation
Appliquez un solveur au problème d'optimisation pour trouver une solution optimale : un ensemble de valeurs de variables d'optimisation qui produit la valeur optimale de la fonction objectif, si elle existe, et répond aux contraintes, lorsqu’il y en a.
Programmation non linéaire
Résolvez des problèmes d'optimisation qui comportent une fonction objectif non linéaire ou qui sont sous contraintes non linéaires.
Programmation linéaire et programmation linéaire en nombres entiers mixtes
Résolvez des problèmes d'optimisation qui comportent une fonction objectif linéaire sous contraintes linéaires avec des variables continues et/ou entières.
Programmation quadratique et conique
Résolvez des problèmes d'optimisation qui comportent une fonction objectif quadratique et des contraintes linéaires ou des problèmes avec des contraintes coniques de second ordre.
Moindres carrés
Résolvez des problèmes de moindres carrés linéaires et non linéaires, sous contraintes bornées linéaires et non linéaires.
Systèmes d'équations non linéaires
Résolvez des systèmes d'équations non linéaires sous contraintes bornées, linéaires et non linéaires.
Optimisation multi-objectifs
Résolvez des problèmes d'optimisation qui comportent de multiples fonctions objectif multiples sous un ensemble de contraintes.
Déploiement
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.
Ressources produits :
« 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. »
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