선형 계획법이란?
선형 최적화로도 알려진 선형 계획법은 범위, 선형 등식 및 선형 부등식 제약 조건이 적용되는 선형 목적 함수를 최소화하거나 극대화합니다. 예제 문제에는 공정 산업에서의 혼합, 제조업에서의 생산 계획, 금융에서의 현금 흐름 일치, 에너지 및 수송에서의 계획 등이 포함됩니다.
선형 계획법은 다음 함수를 최소화하는 벡터
적용되는 제약 조건은 다음과 같습니다.
MATLAB을 사용한 선형 계획법
MATLAB®을 사용하여 선형 계획법 문제 풀이에 널리 사용되는 다음과 같은 알고리즘을 구현할 수 있습니다.
Optimization Toolbox™의 linprog
솔버는 이러한 선형 최적화 기법을 구현합니다.
선형 계획법의 특수 사례
제약 조건이 네트워크 구조를 띠는 선형 최적화 문제의 몇몇 특수 사례에 대한 알고리즘은 일반적으로 범용 내점 및 단체 알고리즘보다 빠릅니다. 다음과 같은 특수 사례가 있습니다.
- 최대 네트워크 흐름: augmenting-path 및 push-relabel 알고리즘을 사용합니다.
- 최단 경로: Dijkstra, Bellman-Ford 및 탐색 알고리즘을 사용합니다.
- 선형 할당: 이분 매칭 알고리즘을 사용합니다.
알고리즘 및 선형 최적화에 대한 자세한 내용은 Optimization Toolbox를 참조하십시오.
예제 및 방법
활용 사례
소프트웨어 참조
참조: Optimization Toolbox, Global Optimization Toolbox, 정수 계획법, 2차 계획법, 비선형 계획법, 다중 목적 함수 최적화, 처방 분석, 볼록 최적화, 마이크로그리드, 스마트 그리드 및 충전 인프라, 전력 시스템 시뮬레이션 및 최적화
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Optimization Onramp
선형 최적화 예제를 비롯하여 MATLAB에서 최적화 문제를 풀기 위한 기본 사항을 학습할 수 있습니다.