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Global Optimization Toolbox

복수 최댓값, 복수 최솟값, 매끄럽지 않은 최적화 문제 풀기

Global Optimization Toolbox는 복수 최댓값 또는 복수 최솟값을 포함하는 문제에서 전역해를 탐색하는 함수를 제공합니다. 툴박스에 포함된 솔버로는 대리, 패턴 탐색, 유전 알고리즘, 입자 군집, 담금질 기법, 복수 시작점, 전역 탐색이 있습니다. 이러한 솔버는 목적 함수나 제약 조건 함수가 연속이거나, 불연속이거나, 확률적이거나, 도함수를 갖지 않거나, 시뮬레이션이나 블랙박스 함수가 포함된 최적화 문제에 사용할 수 있습니다. 다중 목적 함수를 갖는 문제에서는 유전 알고리즘 솔버나 패턴 탐색 솔버를 사용하여 파레토 경계를 식별할 수 있습니다.

솔버의 옵션을 조정하고, 적용 가능한 솔버의 경우 생성, 업데이트, 탐색 함수를 사용자 지정하여 솔버 효율성을 높일 수 있습니다. 유전 알고리즘 솔버와 담금질 기법 솔버에 사용자 지정 데이터형을 사용하면 표준 데이터형으로 표현하기 어려운 문제를 표현할 수 있습니다. 하이브리드 함수 옵션을 사용하면 첫 번째 솔버 다음에 두 번째 솔버를 적용하여 해를 개선할 수 있습니다.

Global Optimization Toolbox 시작하기

Global Optimization Toolbox의 기본 사항 배우기

문제 기반 전역 최적화 설정

최적화 변수를 만들고, 목적 함수와 제약 조건이 있는 문제를 만들고, solve를 호출합니다.

솔버 기반 최적화 문제 설정

솔버 선택, 목적 함수와 제약 조건 정의, 병렬로 계산

전역 탐색 또는 복수 시작점 탐색

기울기 기반 최적화를 위한 복수 시작점 솔버(제약 조건 있음 또는 제약 조건 없음)

직접 탐색

도함수를 갖지 않는 최적화를 위한 패턴 탐색 솔버(제약 조건 있음 또는 제약 조건 없음)

유전 알고리즘

혼합 정수 최적화 또는 연속 변수 최적화를 위한 유전 알고리즘 솔버(제약 조건 있음 또는 제약 조건 없음)

입자 군집

도함수를 갖지 않고 제약 조건이 없는 최적화 또는 범위를 갖는 최적화를 위한 입자 군집 솔버

대리 최적화

범위 제약 조건이 있고 선택적으로 정수 제약 조건이 있는 고비용 목적 함수를 위한 대리 최적화 솔버

담금질 기법

도함수를 갖지 않고 제약 조건이 없는 최적화 또는 범위를 갖는 최적화를 위한 담금질 기법 솔버

다중 목적 함수 최적화

제약 조건이 있거나 제약 조건이 없는 경우에서, 유전 알고리즘 또는 패턴 탐색 알고리즘을 통한 파레토 집합