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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 fcn2optimexpr
을 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 (R2019a 이후) |
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 usingfcn2optimexpr
. - 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, andfcn2optimexpr
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 byprob2struct
. - 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 usingfmincon
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 위해fminsearch
가 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.