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2차 계획법

2차 목적 함수와 선형 제약 조건을 갖는 문제 풀기

2차 계획법에는 두 가지 접근법이 있습니다. 다음 표는 가장 적합한 접근법을 선택하는 데 도움이 됩니다. 예제는 이 페이지의 아래쪽에 나와 있습니다.

접근법특징
문제 기반 최적화 설정생성 및 디버그하기가 더 쉬움
선형 또는 정수 제약 조건이 있는 선형 문제나 2차 문제에만 해당됨
목적 함수와 제약 조건을 기호로 나타냄
문제 형식에서 행렬 형식으로 변환하는 데 걸리는 시간으로 인해 풀이 시간이 더 오래 걸림
Problem-Based Workflow에 나와 있는 절차 참조
기본 예제: Mixed-Integer Linear Programming Basics: Problem-Based 또는 Solve a Mixed-Integer Linear Programming Problem using Optimization Modeling 비디오
솔버 기반 최적화 문제 설정생성 및 디버그하기가 더 어려움
목적 함수와 제약 조건을 함수 또는 행렬로 나타냄
행렬 형식으로 변환하는 시간이 필요하지 않으므로 풀이 시간이 더 짧음
대규모 문제에서 메모리 절약을 위해 헤세 행렬의 곱셈 함수나 야코비 행렬의 곱셈 함수를 사용하도록 허용함. Quadratic Minimization with Dense, Structured Hessian 항목 또는 Jacobian Multiply Function with Linear Least Squares 항목을 참조하십시오.
솔버 기반 최적화 문제 설정에 나와 있는 절차 참조
기본 예제: 혼합 정수 선형 계획법 기본 사항: 솔버 기반

문제 기반 접근법에서는 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.

솔버 기반으로 수행할 절차를 보려면 솔버 기반 최적화 문제 설정 항목을 참조하십시오. 목적 함수와 제약 조건을 정의하고 적합한 솔버를 선택하는 등의 작업이 설명되어 있습니다. 결과로 생성된 문제를 풀려면 quadprog를 사용하십시오.

함수

quadprog2차 계획법
solve최적화 문제 풀기

도움말 항목

문제 기반 2차 계획법 해법

Quadratic Programming with Bound Constraints: Problem-Based

Shows how to solve a problem-based quadratic programming problem with bound constraints using different algorithms.

Large Sparse Quadratic Program, Problem-Based

Shows how to solve a large sparse quadratic program using the problem-based approach.

Bound-Constrained Quadratic Programming, Problem-Based

Example showing large-scale problem-based quadratic programming.

Quadratic Programming for Portfolio Optimization, Problem-Based

Example showing problem-based quadratic programming on a basic portfolio model.

솔버 기반 2차 계획법 해법

Quadratic Minimization with Bound Constraints

Example of quadratic programming with bound constraints.

Quadratic Minimization with Dense, Structured Hessian

Example showing how to save memory in a structured quadratic program.

Large Sparse Quadratic Program with Interior Point Algorithm

Example showing how to save memory in a quadratic program by using a sparse quadratic matrix.

Bound-Constrained Quadratic Programming, Solver-Based

Example showing solver-based large-scale quadratic programming.

Quadratic Programming for Portfolio Optimization Problems, Solver-Based

Example showing solver-based quadratic programming on a basic portfolio model.

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.

알고리즘과 옵션

2차 계획법 알고리즘

선형 제약 조건과 범위 제약 조건만 적용하여 n차원에서 2차 목적 함수를 최소화합니다.

최적화 옵션 참조

최적화 옵션에 대해 설명합니다.