Optimization Toolbox には、制約を満たしながら目的関数を最小化または最大化するパラメーターを見つけるための関数が用意されています。このツールボックスには、線形計画法 (LP) や混合整数線形計画法 (MILP)、二次計画法 (QP)、二次錐計画法 (SOCP)、非線形計画法 (NLP)、制約付き線形最小二乗法、非線形最小二乗法、非線形方程式のソルバーが含まれます。

最適化問題を定義するには、関数や行列を使用するか、基礎となる数学が反映された変数式を指定します。目的関数や制約関数の自動微分を使用することで、迅速かつ正確に求解できます。

ツールボックスのソルバーを使用して連続問題や離散問題の最適解を見つけたり、トレードオフ解析を行ったりするほか、最適化手法をアルゴリズムやアプリケーションに組み込むことができます。このツールボックスを使用して、パラメーターの推定やコンポーネントの選択、パラメーターの調整といった、設計の最適化タスクを行うこともできます。これにより、ポートフォリオの最適化、エネルギー管理および取引、生産計画などでの用途の最適解を見つけることができます。