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Funciones de optimización
maximize(f, var1, var2, ...), minimize(f, var1, var2, ...): devuelven valores de todos los argumentos de la función objetivo f, de modo que se satisfagan las restricciones de un bloque de resolución, y la función f asume su valor más grande o más pequeño, respectivamente.
Si la función solo tiene un argumento, la solución es un escalar. De lo contrario, la solución es un vector donde el primer elemento es la solución a var1, el segundo elemento es la solución a var2, y así sucesivamente. PTC Mathcad Prime ajusta los valores de todos los argumentos de manera simultánea para minimizar el error.
Argumentos
f es la función objetivo que se va a minimizar o maximizar. Se debe proporcionar f sin sus argumentos para la función del bloque de resolución.
var1, var2, ..., son los valores de prueba de cada uno de los argumentos de la función objetivo f. El orden en el que se introducen los valores de prueba debe ser el mismo que el orden de los argumentos de la función objetivo. Si el bloque de resolución contiene más de un valor de prueba, debe pasar todos los valores como argumentos para la función maximize o minimize.
Información adicional
Para optimizar las funciones sin restringir, se pueden utilizar las funciones maximize y minimize fuera de un bloque de resolución. PTC Mathcad Prime ignora las restricciones que se especifican fuera de los bloques de resolución.
Las funciones PTC Mathcad heredadas Maximize y Minimize son intercambiables con maximize y minimize respectivamente.
Al insertar las funciones en minúsculas desde la cinta de opciones, o al escribir manualmente la versión en minúsculas o mayúsculas, se les asigna automáticamente el rótulo Palabra clave.
Las funciones maximize y minimize usan el algoritmo de resolución de KNITRO.
El orden de los parámetros que devuelven las funciones maximize y minimize coincide con el de los argumentos de la función f.
Al añadir restricciones a un problema de optimización, es necesario que el número de restricciones de igualdad sea inferior al de variables de optimización. De lo contrario, las restricciones fijarán los valores de las variables de modo que no sea necesario realizar ninguna optimización. Por otro lado, el número de restricciones de desigualdad es indiferente.
Los valores de prueba que se proporcionen deben cumplir con la restricción especificada.