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솔버 기반 비선형 최적화

솔버 기반 접근법을 사용하여 비선형 최소화 문제와 반무한 계획법 문제를 직렬 또는 병렬로 풉니다.

문제 기반 최적화와 솔버 기반 최적화 중에서 선택하는 방법은 먼저 문제 기반 접근법 또는 솔버 기반 접근법 중 선택하기 항목을 참조하십시오.

문제 설정에 대해서는 솔버 기반 최적화 문제 설정 항목을 참조하십시오.

함수

fminbnd고정 구간에서 일변수 함수의 최솟값 구하기
fmincon제약 조건이 있는 비선형 다변수 함수의 최솟값 구하기
fminsearch비제약 조건 다변수 함수의 최솟값을 도함수 없이 찾기
fminunc비제약 조건 다변수 함수의 최솟값 구하기
fseminfFind minimum of semi-infinitely constrained multivariable nonlinear function

도움말 항목

제약 조건이 없는 솔버 기반 응용 사례

Banana Function Minimization

Shows how to solve for the minimum of Rosenbrock's function using different solvers, with or without gradients.

fminunc의 제약 조건이 없는 최소화

제약 조건이 없는 비선형 계획법 예제입니다.

Minimization with Gradient and Hessian

Example of unconstrained nonlinear programming including derivatives.

Minimization with Gradient and Hessian Sparsity Pattern

Example of nonlinear programming using some derivative information.

제약 조건이 있는 솔버 기반 응용 사례

Optimization Toolbox™ 튜토리얼

비선형 문제를 풀고 추가 파라미터를 전달하는 방법을 보여주는 튜토리얼 예제입니다.

fmincon 솔버를 사용하는 최적화 앱

최적화 앱을 사용하는, 제약 조건이 있는 비선형 계획법을 보여주는 예제입니다.

비선형 부등식 제약 조건

비선형 부등식 제약 조건이 있는 비선형 계획법을 보여주는 예제입니다.

Nonlinear Constraints with Gradients

Example of nonlinear programming with derivative information.

해석적 헤세 행렬을 사용하는 fmincon Interior-Point 알고리즘

모든 도함수 정보를 포함한 비선형 계획법의 예제입니다.

2차 제약 조건이 있는 선형 목적 함수 또는 2차 목적 함수

이 예제에서는 선형 목적 함수 또는 2차 목적 함수와 2차 부등식 제약 조건을 갖는 최적화 문제를 푸는 방법을 보여줍니다.

비선형 등식 및 부등식 제약 조건

두 가지 유형의 비선형 제약 조건이 모두 있는 비선형 계획법입니다.

How to Use All Types of Constraints

Example showing all constraints.

Minimization with Bound Constraints and Banded Preconditioner

Example showing efficiency gains possible with structured nonlinear problems.

Minimization with Linear Equality Constraints

Example showing nonlinear programming with only linear equality constraints.

Minimization with Dense Structured Hessian, Linear Equalities

Example showing how to save memory in nonlinear programming with a structured Hessian and only linear equality constraints or only bounds.

Symbolic Math Toolbox Calculates Gradients and Hessians

Example showing how to calculate derivatives symbolically for optimization solvers.

Using Symbolic Mathematics with Optimization Toolbox™ Solvers

Use Symbolic Math Toolbox™ to generate gradients and Hessians.

반무한 제약 조건

One-Dimensional Semi-Infinite Constraints

Example showing how to use one-dimensional semi-infinite constraints in nonlinear programming.

Two-Dimensional Semi-Infinite Constraint

Example showing how to use two-dimensional semi-infinite constraints in nonlinear programming.

Analyzing the Effect of Uncertainty Using Semi-Infinite Programming

This example shows how to use semi-infinite programming to investigate the effect of uncertainty in the model parameters of an optimization problem.

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.

Minimizing an Expensive Optimization Problem Using Parallel Computing Toolbox™

Example showing how to use parallel computing in both Global Optimization Toolbox and Optimization Toolbox™ solvers.

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.