Objectif: Comprendre l'approche et la méthode pour résoudre des problèmes d'optimisation efficacement. Utiliser les outils interactifs pour définir et résoudre des problèmes d'optimisation.

• Les différents composants d'un problème
• Résolution d'un problème avec Optimization Tool
• La méthodologie de résolution
• Les fonction d'optimisation

Objectif: Définir et écrire une fonction objectif. Utiliser les handles de fonction pour décrire les fonctions objectif et passer des paramètres.

• La fonction objectif
• Handles de fonction pour définir la fonction objectif
• Paramètres des fonctions objectif

Objectif: Ajouter différents types de contraintes à un problème d'optimisation dans MATLAB.

• Différents types de contraintes
• Définition des bornes
• Contraintes linéaires
• Contraintes non-linéaires

Objectif: Choisir le solver et l'algorithme le plus adéquat à un problème donné.

• Classification des objectifs
• Choix d'un solver
• Choix de l'algorithme

Objectif: Comprendre et évaluer les résultats donnés par le solver. Améliorer la précision et la performance des résultats de l'optimisation en ajustant les options.

• Bilan de l'optimization
• Interprétation du résultat
• Options de convergence
• Utilisation des informations sur le gradient

Objectif: Utiliser les fonctionnalités de Global Optimization Toolbox pour résoudre des problèmes d'optimisation qui ne peuvent être résolus par des méthodes classiques.

• Minimum global
• Algorithmes génétiques pour la résolution de problèmes discrets