문제 기반 최적화에서는 최적화 변수를 만들어 이들 변수로 목적 함수와 제약 조건을 표현하거나 방정식을 나타내는 표현식을 만들고 solve를 사용하여 문제를 풉니다. 최적화 문제에 대해 수행할 문제 기반 절차를 보려면 문제 기반 최적화 워크플로 항목을 참조하십시오. 방정식 풀이에 대해서는 방정식 풀이를 위한 문제 기반 워크플로 항목을 참조하십시오.

최적화 문제를 풀기 시작하기 전에 먼저 문제 기반 접근법과 솔버 기반 접근법 중 적절한 접근법을 선택해야 합니다. 자세한 내용은 먼저 문제 기반 접근법 또는 솔버 기반 접근법 중 선택하기 항목을 참조하십시오.

참고: 다항식이나 유리식, 기본 함수(예: exp)로 구성되지 않은 비선형 함수가 있는 경우에는 fcn2optimexpr을 사용하여 해당 함수를 최적화 표현식으로 변환하십시오. Convert Nonlinear Function to Optimization Expression 항목과 Supported Operations for Optimization Variables and Expressions 항목을 참조하십시오.

기본적인 비선형 최적화 예제를 보려면 제약 조건이 있는 비선형 문제 풀기, 문제 기반 항목을 참조하십시오. 기본적인 혼합 정수 선형 계획법 예제를 보려면 혼합 정수 선형 계획법 기본 사항: 문제 기반 항목을 참조하십시오. 기본 방정식 풀이 예제를 보려면 문제 기반 접근법을 사용하여 비선형 연립방정식 풀기 항목을 참조하십시오. 최적화 라이브 편집기 작업을 사용하는 예제는 문제 기반 최적화 라이브 편집기 작업 시작하기 항목을 참조하십시오.