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문제 기반 최적화 설정
선형 계획법, 2차 계획법 및 혼합 정수 선형 계획법에는 두 가지 접근법이 있습니다. 이 섹션에서는 문제 기반 접근법에 대해 설명합니다.
문제 변수를 생성한 후 기호화된 변수로 목적 함수와 제약 조건을 나타냅니다. 문제 기반으로 수행할 절차를 보려면 Problem-Based Workflow 항목을 참조하십시오. 결과로 생성된 문제를 풀려면 solve를 사용하십시오.
예제는 선형 계획법과 혼합 정수 선형 계획법 또는 2차 계획법 항목을 참조하십시오.
함수
객체
OptimizationConstraint | Optimization constraints |
OptimizationExpression | Objective function or constraints |
OptimizationProblem | Optimization problem |
OptimizationVariable | Variable for optimization |
도움말 항목
문제 기반 절차
Problem-based steps for solving optimization problems.
Expressions define both objective and constraints.
Named Index for Optimization Variables
How to create and work with named indices for variables.
Review or Modify Optimization Problems
Shows how to review or modify problem elements such as variables and constraints.
How to evaluate the solution and its quality.
문제 기반 최적화를 위한 팁
Create Efficient Optimization Problems
Tips for obtaining a faster or more accurate solution when there are integer constraints, and for avoiding loops in problem creation.
Separate Optimization Model from Data
To create reusable, scalable problems, separate the model from the data.
Variables with Duplicate Names Disallowed
Solution to the problem of two optimization variables with the same name.
Create Initial Point for Optimization with Named Index Variables
This example shows how to create initial points for solve
when you have named index variables by using the findindex
function.
Expression Contains Inf or NaN
Optimization expressions containing Inf or
NaN cannot be displayed, and can cause unexpected
results.
문제 기반 알고리즘
Problem-Based Optimization Algorithms
How the optimization functions and objects solve optimization problems.
Supported Operations on Optimization Variables and Expressions
Lists all available mathematical and indexing operations on optimization variables and expressions.
