Main Content

2차 계획법과 원뿔 계획법

2차 목적 함수와 선형 제약 조건 또는 원뿔 제약 조건을 갖는 문제 풀기

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.

문제 기반 접근법에서는 문제 변수를 생성한 후 기호화된 변수로 목적 함수와 제약 조건을 나타냅니다. 문제 기반으로 수행할 절차를 보려면 문제 기반 최적화 워크플로 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 quadprog 또는 coneprog를 사용하십시오.

함수

모두 확장

evaluate최적화 표현식 실행
infeasibilityConstraint violation at a point
optimproblem최적화 문제 만들기
optimvar최적화 변수 만들기
solve최적화 문제 또는 방정식 문제 풀기
coneprogSecond-order cone programming solver
optim.coder.infboundInfinite bound support for code generation
optimwarmstartCreate warm start object
quadprog2차 계획법
secondorderconeCreate second-order cone constraint

라이브 편집기 작업

최적화라이브 편집기에서 방정식을 최적화하거나 풉니다.

객체

SecondOrderConeConstraintSecond-order cone constraint object

도움말 항목

문제 기반 2차 계획법

솔버 기반 2차 계획법

문제 기반 2차 원뿔 계획법

솔버 기반 2차 원뿔 계획법

코드 생성

문제 기반 알고리즘

알고리즘과 옵션