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
fgoalattain | 다중 목적 함수를 이용한 목표 달성 문제 풀기 |
fminimax | 최대최소화(minimax) 제약 조건 문제 풀기 |
라이브 편집기 작업
| 최적화 | 라이브 편집기에서 방정식을 최적화하거나 풉니다. |
도움말 항목
다중 목적 함수 해법
- 파레토 경계 생성 및 플로팅하기
2개의 목적을 갖는 문제에서 파레토 경계를 플로팅하는 방법을 보여주는 예제입니다. - fminimax와 fminunc 비교하기
매끄러운 문제에 대한 솔버보다 전용fminimax함수를 사용했을 때 최대최소화 문제를 얼마나 더 잘 풀 수 있는지 보여줍니다. - 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. - Smooth Formulations of Nonsmooth Functions
Reformulate some nonsmooth functions as smooth functions by using auxiliary variables. - 최적화 옵션 참조
최적화 옵션을 살펴봅니다.
