담금질 기법
도함수를 갖지 않고 제약 조건이 없는 최적화 또는 범위를 갖는 최적화를 위한 담금질 기법 솔버
다른 솔버들이 만족스럽지 않으면 담금질 기법을 사용하십시오.
함수
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도움말 항목
문제 기반 담금질 기법
- simulannealbnd를 사용하여 함수 최적화하기(문제 기반)
문제 기반 접근법으로 함수를 최소화하는 기본 예제입니다.
담금질 기법을 사용하여 최적화하기
- Minimize Function with Many Local Minima
Presents an example of solving an optimization problem using simulated annealing. - Minimization Using Simulated Annealing Algorithm
This example shows how to create and minimize an objective function using thesimulannealbndsolver. It also shows how to include extra parameters for the minimization. - Simulated Annealing Options
Shows the effects of some options on the simulated annealing solution process. - Multiprocessor Scheduling Using Simulated Annealing with a Custom Data Type
Uses a custom data type to code a scheduling problem. Uses a custom plot function to monitor the optimization process. - Reproduce Your Results
Explains how to obtain identical results by setting the random seed. - When to Use a Hybrid Function
Describes cases where hybrid functions are likely to provide greater accuracy or speed.
담금질 기법 배경 정보
- 담금질 기법이란?
담금질 기법을 소개합니다. - Simulated Annealing Terminology
Explains some basic terminology for simulated annealing. - How Simulated Annealing Works
Presents an overview of how the simulated annealing algorithm works. - Simulated Annealing Options
Explore the options for simulated annealing.
