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문제 기반 비선형 최적화

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

문제 기반 최적화와 솔버 기반 최적화 중에서 선택하는 방법은 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

fcn2optimexprConvert function to optimization expression
prob2structConvert optimization problem or equation problem to solver form
solve최적화 문제 풀기

도움말 항목

제약 조건이 없는 문제 기반 응용 사례

Rational Objective Function, Problem-Based

Shows how to create a rational objective function using optimization variables.

제약 조건이 있는 문제 기반 응용 사례

Solve Constrained Nonlinear Optimization, Problem-Based

This example shows how to convert a MATLAB function to an optimization expression and use a rational expression as a nonlinear constraint.

Convert Nonlinear Function to Optimization Expression

Convert nonlinear functions, whether expressed as function files or anonymous functions, by using fcn2optimexpr.

Constrained Electrostatic Nonlinear Optimization, Problem-Based

Shows how to define objective and constraint functions for a structured nonlinear optimization in 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.

Include Derivatives in Problem-Based Workflow

How to include derivative information in problem-based optimization.

Objective and Constraints Having a Common Function in Serial or Parallel, Problem-Based

Save time when your objective and nonlinear constraint functions share common computations in the problem-based approach.

Output Function for Problem-Based Optimization

Shows how to 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 Algorithm

Steps that fminsearch takes to minimize a function.

최적화 옵션 참조

최적화 옵션에 대해 설명합니다.

국소 최적해와 전역 최적해

솔버가 가장 작은 최솟값을 찾지 못할 수 있는 이유에 대해 설명합니다.

Bibliography

Lists published materials that support concepts implemented in the solver algorithms.