이 페이지의 최신 내용은 아직 번역되지 않았습니다. 최신 내용은 영문으로 볼 수 있습니다.
2차 계획법
2차 계획법에는 두 가지 접근법이 있습니다. 다음 표는 가장 적합한 접근법을 선택하는 데 도움이 됩니다. 예제는 이 페이지의 아래쪽에 나와 있습니다.
| 접근법 | 특징 |
|---|---|
| 문제 기반 최적화 설정 | 생성 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 설정 | 생성 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.
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.
