WolframOtimizaçãoPARTE CENTRAL DA
WOLFRAM LANGUAGE

Modele, Resolva & Analise Designs.

Wolfram Otimização conta com um conjunto completo de ferramentas para encontrar o melhor design ou tomar a melhor decisão, dadas as restrições, integrando por completo machine learning altamente automatizado, estatísticas, dados computáveis imediatamente integrados e muito mais.

Comece agora mesmo

Modelagem de Otimização

Modele objetivos e restrições usando funções matemáticas, desigualdades e inclusão. Defina modelos compactos de alto nível de maneira natural com variáveis vetoriais, desigualdades vetoriais e regiões geométricas. Crie modelos reutilizáveis construindo-os programaticamente a partir de dados, gráficos e quaisquer outros objetos.

Otimização Linear & Convexa

Resolva problemas de otimização convexa em larga escala com métodos globais, rápidos e confiáveis. A otimização convexa reúne importantes classes, tais como, otimização linear, quadrática, semidefinida, cônica e cônica de segunda ordem.

Otimização Local

Encontre um ideal local para problemas de otimização restrita e estrita. Métodos locais são rápidos e escaláveis e, muitas vezes, suficientes ou utilizados para construir métodos mais elaborados. Resolva usando seleção automatizada de métodos variando de quase-Newton para ponto interior, assim como computação de derivativos e compilação para eficiência.

Otimização Global

Pesquise pelo melhor valor possível para um objetivo dentro de determinadas restrições. O esforço extra exigido para encontrar um ideal global é, muitas vezes, válido por motivos financeiros, de segurança ou eficiência. Use uma ampla variedade de métodos de extensões determinísticas para otimização convexa a métodos estocásticos evolutivos.

Otimização Inteira Mista

Resolva problemas de otimização convexa, em que algumas variáveis decisórias podem ter apenas valores discretos ou inteiros. Variáveis discretas normalmente surgem em problemas de atribuição, cronograma e rastreio. Use métodos de aproximação de bifurcação e limite, planos cortantes e exterior para resolver de maneira eficiente problemas mistos inteiros.

Otimização Paramétrica

Resolva famílias de problemas de otimização usando parâmetros em objetivos e restrições. Encontre muitas soluções eficientes (varreduras de parâmetros), soluções seguras para todos os valores (otimização robusta), soluções esperadas para valores aleatórios (otimização estocástica) ou sensibilidade para alterar valores (sensibilidade paramétrica).

Otimização Simbólica

Obtenha fórmulas de soluções globais exatas para problemas de otimização. Soluções fechadas são verificadas, reutilizáveis e combináveis com outras fórmulas. Use a mesma linguagem de modelagem com métodos numéricos simbólicos exatos ou aproximados.

Ajuste Ideal

Encontre parâmetros de modelagem que melhor se ajustem em um conjunto de pontos de dados. O ajuste de modelagem é a ponte entre os modelos e dados, permitindo fácil inferência de outros valores. Aplique algoritmos de ajuste linear e não linear que façam uso de objetivos, incluindo mínimos quadrados, desvio mínimo absoluto, LASSO e regressão ridge.

Otimização com Finalidade Especial

Modele de maneira fácil e resolva de forma eficiente importantes tarefas de otimização, usando funções dedicadas. Use interfaces intuitivas para solucionar treinamento de redes neurais, problemas de rotas de representantes comerciais, mochileiros e outros problemas de otimização especiais.

Parceiros de Otimização

Potencialize imediatamente solucionadores da Gurobi, MOSEK e FICO Xpress. Para otimização em larga escala e otimização inteira mista, os melhores solucionadores do mercado podem oferecer a vantagem necessária. As funções de otimização podem utilizar automaticamente os métodos dos quais se tenha uma licença.

Live Playground

This is an interactive notebook—try making your own changes!

Continue exploring more examples:Things to Try

Documentação para Wolfram Otimização

Wolfram Otimização é uma parte embutida da Wolfram Language. Todo o sistema contém mais de 6 mil funções integradas, abrangendo todas as áreas da computação — tudo cuidadosamente integrado para que funcione perfeitamente em conjunto.

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Escopo Completo & Documentação

Guide

Guia de Otimização

Guide

Guia de Otimização Convexa

Guide

Minimização Baseada em Matriz

Predict ▪ Classify ▪ ActivePrediction ▪ SequencePredict ▪ Nearest ▪ FindClusters ▪ FeatureExtraction ▪ FeatureSpacePlot ▪ FeatureImpactPlot ▪ AnomalyDetection ▪ DimensionReduction ▪ MissingValueSynthesis ▪ LLMFunction ▪ LLMSynthesize ▪ ImageSynthesize ▪ ChatObject ▪ LLMPrompt ▪ LLMTool ▪ LLMConfiguration ▪ NetModel ▪ NetGraph ▪ LinearLayer ▪ ConvolutionLayer ▪ AttentionLayer ▪ ImageIdentify ▪ ImageCases ▪ FindFaces ▪ TextRecognize ▪ ImageGraphics ▪ TextSummarize ▪ LanguageIdentify ▪ TextStructure ▪ TextCases ▪ SpeechRecognize ▪ AudioIdentify ▪ SpeechCases ▪ SpeakerMatchQ ▪ PitchRecognize ▪ PseudoInverse ▪ Norm ▪ QRDecomposition ▪ SingularValueDecomposition ▪ Fit ▪ LinearModelFit ▪ NonlinearModelFit ▪ GeneralizedLinearModelFit ▪ LogitModelFit ▪ GeometricOptimization ▪ VectorGreaterEqual ▪ VectorLessEqual ▪ VectorGreater ▪ VectorLess ▪ NMinimize ▪ NMaximize ▪ FindMaximum ▪ FindFit ▪ Maximize ▪ MaxValue ▪ NMinValue ▪ NMaxValue ▪ FindMinValue ▪ FindMaxValue ▪ ArgMax ▪ NArgMin ▪ NArgMax ▪ FindArgMin ▪ FindArgMax ▪ LeastSquares ▪ ConvexOptimization ▪ ParametricConvexOptimization ▪ RobustConvexOptimization ▪ LinearOptimization ▪ LinearFractionalOptimization ▪ QuadraticOptimization ▪ SecondOrderConeOptimization ▪ SemidefiniteOptimization ▪ ConicOptimization ▪ FindShortestTour ▪ Minimize ▪ FindMinimum ▪ ArgMin ▪ MinValue ▪ KnapsackSolve ▪ FrobeniusSolve ▪ BayesianMinimization ▪ BayesianMinimizationObject ▪ BayesianMaximization ▪ BayesianMaximizationObject ▪ RegionPlot ▪ RegionPlot3D ▪ NetTrain ▪ SpherePoints ▪ EstimatedDistribution ▪ EstimatedProcess ▪ FindFormula ▪ FindGeometricTransform ▪ ImageAlign ▪ GuidedFilter ▪