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다중 목적 함수 최적화

다중 목적 함수 최적화 문제를 직렬 또는 병렬로 풀기

목표 달성 방법을 사용하여 여러 목적 함수가 있는 문제를 풉니다. 이 방법의 경우, 각 목적 함수에 대한 목표를 선택하면 솔버는 모든 목표를 동시에 충족하거나 불만족 정도가 상대적으로 같은 점을 찾으려고 시도합니다. 이 문제에서 한 가지 중요한 특수 사례는 최대 목적 함수를 최소화하는 것인데, 이 문제에는 특수한 솔버인 fminimax가 있습니다.

함수

fgoalattain다중 목적 함수를 이용한 목표 달성 문제 풀기
fminimax최대최소화(minimax) 제약 조건 문제 풀기

라이브 편집기 작업

최적화Optimize or solve equations in the Live Editor

도움말 항목

다중 목적 함수 해법

파레토 경계 생성 및 플로팅하기

2개의 목적을 갖는 문제에서 파레토 경계를 플로팅하는 방법을 보여주는 예제입니다.

Compare fminimax and fminunc

Shows how minimax problems are solved better by the dedicated fminimax function than by solvers for smooth problems.

Multi-Objective Goal Attainment Optimization

This example shows how to solve a pole-placement problem using multiobjective goal attainment.

Using fminimax with a Simulink® Model

Example showing how to minimize the maximum discrepancy in a simulation.

Signal Processing Using fgoalattain

Example showing filter design using multiobjective goal attainment.

Minimax Optimization

This example shows how to solve a nonlinear filter design problem.

병렬 연산

What Is Parallel Computing in Optimization Toolbox?

Use multiple processors for optimization.

Using Parallel Computing in Optimization Toolbox

Perform gradient estimation in parallel.

Improving Performance with Parallel Computing

Investigate factors for speeding optimizations.

알고리즘과 기타 이론

Multiobjective Optimization Algorithms

Minimizing multiple objective functions in n dimensions.

최적화 옵션 참조

최적화 옵션을 살펴봅니다.