La technologie consistant à utiliser des méthodes d'optimisation pour résoudre des problèmes d'optimisation est appelée technologie d'optimisation, qui comprend deux aspects :
1) Établir un modèle mathématique, c'est-à-dire utiliser un langage mathématique pour décrire le problème d'optimisation. Les relations mathématiques dans le modèle reflètent les objectifs et les diverses contraintes à atteindre dans le problème d'optimisation.
2) Solution mathématique Une fois le modèle mathématique construit, choisissez une méthode d'optimisation raisonnable pour le résoudre.

Grâce à la boîte à outils d'optimisation de Matlab, vous pouvez résoudre des problèmes de programmation linéaire, de programmation non linéaire et de programmation multi-objectifs. Plus précisément, il comprend la minimisation linéaire et non linéaire, la maximisation, la programmation quadratique, les problèmes semi-infinis, la solution d'équations (ensembles) linéaires et non linéaires et les problèmes de moindres carrés linéaires et non linéaires. En outre, la boîte à outils fournit également des méthodes pour résoudre des sujets à moyenne et grande échelle tels que la minimisation linéaire et non linéaire, la résolution d'équations, l'ajustement de courbes, la programmation quadratique, etc., offrant un moyen plus pratique et plus rapide pour l'application pratique des méthodes d'optimisation dans ingénierie. . Les amis intéressés peuvent venir jeter un œil