문제 기반 전역 최적화 설정
최적화 변수를 만들고, 목적 함수와 제약 조건이 있는 문제를 만들고, 
solve를 호출합니다.Global Optimization Toolbox는 문제 기반과 솔버 기반의 두 가지 최적화 방법을 제공합니다. Decide Between Problem-Based and Solver-Based Approach 항목을 참조하십시오. 문제 기반 최적화에서는 기호 스타일의 최적화 변수를 만듭니다. 그런 다음 이들 변수로 목적 함수와 제약 조건을 표현하는 표현식을 만듭니다. 마지막으로 solve를 사용하여 문제를 풉니다. 자세한 내용은 문제 기반 최적화 워크플로 항목을 참조하십시오.
참고: 다항식이나 유리식, 기본 함수(예: exp)로 구성되지 않은 비선형 함수가 있는 경우에는 fcn2optimexpr을 사용하여 해당 함수를 최적화 표현식으로 변환하십시오. Convert Nonlinear Function to Optimization Expression 항목과 Supported Operations for Optimization Variables and Expressions 항목을 참조하십시오.
기본 예제를 보려면 몇 가지 전역 솔버 비교하기(문제 기반) 항목을 참조하십시오.
함수
객체
| OptimizationConstraint | 최적화 제약 조건 | 
| OptimizationEquality | 등식 및 등식 제약 조건 | 
| OptimizationExpression | 최적화 변수를 사용한 산술 표현식 또는 함수 표현식 | 
| OptimizationInequality | 부등식 제약 조건 | 
| OptimizationProblem | 최적화 문제 | 
| OptimizationValues | 최적화 문제의 값 (R2022a 이후) | 
| OptimizationVariable | 최적화를 위한 변수 | 
도움말 항목
문제 기반 단계
- 문제 기반 최적화 워크플로
 최적화 문제 풀이를 위한 문제 기반 스텝을 알아봅니다.
- Optimization Expressions
 Define expressions for both the objective and constraints.
- 문제 기반 접근법에서 추가 파라미터 전달하기
 문제 기반 접근법에서 추가 파라미터, 데이터 또는 고정 변수를 전달합니다.
- Named Index for Optimization Variables
 Create and work with named indices for variables.
- Review or Modify Optimization Problems
 Review or modify problem elements such as variables and constraints.
- Examine Optimization Solution
 Evaluate the solution and its quality.
전역 솔버 단계
- Decide Between Problem-Based and Solver-Based Approach
 Explore considerations for problem-based and solver-based optimization with Global Optimization Toolbox solvers.
- Global Optimization Toolbox Default Solvers and Problem Types
 Identify the types of problems you can solve in the problem-based approach and their associated default solvers.
- Initial Points for Global Optimization Toolbox Solvers
 Specify initial points for Global Optimization Toolbox solvers in the problem-based approach.
- 비선형 문제 기반 최적화에서의 정수 제약 조건
 문제 기반 최적화 함수prob2struct와solve가 정수 제약 조건을 처리하는 방법을 알아봅니다.
전역 최적화 옵션 설정하기
- Set Problem-Based Optimization Options for Global Optimization Toolbox Solvers
 How to set and change optimization options in the problem-based approach for Global Optimization Toolbox.
- Set Options in Problem-Based Approach Using varindex
 To set options in some contexts, map problem-based variables to solver-based usingvarindex.
- Pattern Search Options
 Explore the options for pattern search.
- Genetic Algorithm Options
 Explore the options for the genetic algorithm.
- Particle Swarm Options
 Explore the options for particle swarm.
- Surrogate Optimization Options
 Explore the options for surrogate optimization, including algorithm control, stopping criteria, command-line display, and output and plot functions.
- Simulated Annealing Options
 Explore the options for simulated annealing.
문제 기반 최적화를 위한 팁
- Create Efficient Optimization Problems
 Obtain a faster or more accurate solution when the problem has integer constraints, and avoid loops when creating a problem.
- Separate Optimization Model from Data
 Create reusable, scalable problems by separating the model from the data.
- Variables with Duplicate Names Disallowed
 Learn how to solve a problem that has two optimization variables with the same name.
- Create Initial Point for Optimization with Named Index Variables
 Create initial points forsolvewhen the problem has named index variables by using thefindindexfunction.
- Expression Contains Inf or NaN
 Optimization expressions containingInforNaNcannot be displayed, and can cause unexpected results.
- Objective and Constraints Having a Common Function in Serial or Parallel, Problem-Based
 Save time when the objective and nonlinear constraint functions share common computations in the problem-based approach.
- Obtain Generated Function Details
 Find the values of extra parameters in nonlinear functions created byprob2struct.
- Output Function for Problem-Based Optimization
 Use an output function in the problem-based approach to record iteration history and to make a custom plot.
병렬 연산
- How Solvers Compute in Parallel
 Learn how solvers distribute work for parallel computing.
- How to Use Parallel Processing in Global Optimization Toolbox
 Direct a solver or hybrid function to use multiple processes.
- Minimizing an Expensive Optimization Problem Using Parallel Computing Toolbox
 Example showing the effectiveness of parallel computing in two solvers:fminconandga.
- Improving Performance with Parallel Computing
 Investigate factors for speeding optimizations.
문제 기반 알고리즘
- 문제 기반 최적화 알고리즘
 최적화 함수 및 객체가 최적화 문제를 푸는 방법을 알아봅니다.
- Supported Operations for Optimization Variables and Expressions
 Explore the supported mathematical and indexing operations for optimization variables and expressions.