다중 목적 함수 최적화

다중 목적 함수 최적화 문제를 직렬 또는 병렬로 풀기

목표 달성 방법을 사용하여 여러 목적 함수가 있는 문제를 풉니다. 이 방법의 경우, 각 목적 함수에 대한 목표를 선택하면 솔버는 모든 목표를 동시에 충족하거나 불만족 정도가 상대적으로 같은 점을 찾으려고 시도합니다. 이 문제에서 한 가지 중요한 특수 사례는 최대 목적 함수를 최소화하는 것인데, 이 문제에는 특수한 솔버인 fminimax가 있습니다.

함수

`fgoalattain`	다중 목적 함수를 이용한 목표 달성 문제 풀기
`fminimax`	최대최소화(minimax) 제약 조건 문제 풀기

라이브 편집기 작업

최적화	라이브 편집기에서 방정식을 최적화하거나 풉니다. (R2020b 이후)

도움말 항목

다중 목적 함수 해법

파레토 경계 생성 및 플로팅하기
2개의 목적을 갖는 문제에서 파레토 경계를 플로팅하는 방법을 보여주는 예제입니다.
fminimax와 fminunc 비교하기
매끄러운 문제에 대한 솔버보다 전용 fminimax 함수를 사용했을 때 최대최소화 문제를 얼마나 더 잘 풀 수 있는지 보여줍니다.
Multi-Objective Goal Attainment Optimization
This example shows how to solve a pole-placement problem using multiobjective goal attainment.
Using fminimax with a Simulink Model
Example showing how to minimize the maximum discrepancy in a simulation.
Signal Processing Using fgoalattain
Example showing filter design using multiobjective goal attainment.
Minimax Optimization
This example shows how to solve a nonlinear filter design problem.

병렬 연산

What Is Parallel Computing in Optimization Toolbox?
Use multiple processors for optimization.
Using Parallel Computing in Optimization Toolbox
Perform gradient estimation in parallel.
Improving Performance with Parallel Computing
Investigate factors for speeding optimizations.

알고리즘과 기타 이론

Multiobjective Optimization Algorithms
Minimizing multiple objective functions in n dimensions.
Smooth Formulations of Nonsmooth Functions
Reformulate some nonsmooth functions as smooth functions by using auxiliary variables.
최적화 옵션 참조
최적화 옵션을 살펴봅니다.