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Global Optimization Toolbox 제품 설명

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.

주요 특징

  • 시간이 오래 걸리는 목적 함수 실행 시간 제약 조건과 범위 제약 조건이 있는 문제를 위한 대리 솔버

  • 선형 제약 조건, 비선형 제약 조건, 범위 제약 조건이 있는 단일 목적 문제와 다중 목적 문제를 위한 패턴 탐색 솔버

  • 선형 제약 조건, 비선형 제약 조건, 범위 제약 조건, 정수 제약 조건이 있는 문제를 위한 유전 알고리즘

  • 선형 제약 조건, 비선형 제약 조건, 범위 제약 조건이 있는 문제를 위한 다중 목적 함수 유전 알고리즘

  • 범위 제약 조건을 위한 입자 군집 솔버

  • 범위 제약 조건을 위한 담금질 기법 솔버

  • 선형 제약 조건, 비선형 제약 조건, 범위 제약 조건이 있는 평활화 문제를 위한 복수 시작점 솔버 및 전역 탐색 솔버