문제 기반 비선형 최적화

문제 기반 접근법을 사용하여 직렬 또는 병렬로 비선형 최적화 문제를 풉니다.

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.

목적 함수와 비선형 제약 조건 함수를 최적화 변수의 표현식으로 정식화하거나 fcn2optimexpr을 사용하여 MATLAB^® 함수를 변환할 수 있습니다. 문제 설정에 대해서는 문제 기반 최적화 설정 항목을 참조하십시오.

함수

`evaluate`	최적화 표현식 실행
`fcn2optimexpr`	Convert function to optimization expression
`infeasibility`	Constraint violation at a point
`optimproblem`	최적화 문제 만들기
`optimvar`	최적화 변수 만들기
`prob2struct`	Convert optimization problem or equation problem to solver form
`solve`	최적화 문제 또는 방정식 문제 풀기

라이브 편집기 작업

최적화	라이브 편집기에서 방정식을 최적화하거나 풉니다. (R2020b 이후)

도움말 항목

제약 조건이 없는 문제 기반 응용 사례

Rational Objective Function, Problem-Based
This example shows how to create a rational objective function using optimization variables and solve the resulting unconstrained problem.

제약 조건이 있는 문제 기반 응용 사례

제약 조건이 있는 비선형 최적화 풀기(문제 기반)
이 예제에서는 최적화 표현식에 기반한 제약 조건이 있는 비선형 문제를 푸는 방법을 보여줍니다. 또한, 비선형 함수를 최적화 표현식으로 변환하는 방법도 보여줍니다.
Convert Nonlinear Function to Optimization Expression
Convert nonlinear functions, whether expressed as function files or anonymous functions, by using fcn2optimexpr.
Constrained Electrostatic Nonlinear Optimization Using Optimization Variables
Define objective and constraint functions for a structured nonlinear optimization in the problem-based approach.
Discretized Optimal Trajectory, Problem-Based
This example shows how to solve a discretized optimal trajectory problem using the problem-based approach.
Problem-Based Nonlinear Minimization with Linear Constraints
Shows how to use optimization variables to create linear constraints, and fcn2optimexpr to convert a function to an optimization expression.
Effect of Automatic Differentiation in Problem-Based Optimization
Automatic differentiation lowers the number of function evaluations for solving a problem.
Supply Derivatives in Problem-Based Workflow
How to include derivative information in problem-based optimization when automatic derivatives do not apply.
Obtain Generated Function Details
Find the values of extra parameters in nonlinear functions created by prob2struct.
Objective and Constraints Having a Common Function in Serial or Parallel, Problem-Based
Save time when the objective and nonlinear constraint functions share common computations in the problem-based approach.
Solve Nonlinear Feasibility Problem, Problem-Based
Solve a feasibility problem, which is a problem with constraints only.
문제 기반 Optimize 라이브 편집기 작업을 사용한 실현가능성
문제 기반 최적화 라이브 편집기 작업과 여러 가지 솔버를 사용하여 비선형 실현가능성 문제를 풉니다.
Obtain Solution Using Feasibility Mode
Solve a problem with difficult constraints using fmincon feasibility mode.
Output Function for Problem-Based Optimization
Use an output function in the problem-based approach to record iteration history and to make a custom plot.

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.

시뮬레이션 또는 ODE

시뮬레이션 또는 상미분 방정식 최적화하기
시뮬레이션, 블랙박스 목적 함수 또는 ODE를 최적화할 때 특별히 고려해야 할 사항.

알고리즘과 기타 이론

제약 조건이 없는 비선형 최적화 알고리즘
제약 조건 없이 n차원에서 하나의 목적 함수를 최소화합니다.
제약 조건이 있는 비선형 최적화 알고리즘
다양한 유형의 제약 조건을 적용하여 n차원에서 하나의 목적 함수를 최소화합니다.
fminsearch 알고리즘
함수 최소화를 위해 fminsearch가 취하는 스텝.
최적화 옵션 참조
최적화 옵션을 살펴봅니다.
국소 최적해와 전역 최적해
솔버가 가장 작은 최솟값을 찾지 못할 수 있는 이유에 대해 설명합니다.
Smooth Formulations of Nonsmooth Functions
Reformulate some nonsmooth functions as smooth functions by using auxiliary variables.
최적화 관련 참고 문헌
최적화 솔버 알고리즘에 구현된 개념을 지원하는 출판물을 나열합니다.