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최적화 의사 결정표

다음 표는 솔버를 선택하는 데 도움을 주기 위해 설계되었습니다. 다중 목적 함수 최적화 또는 방정식 풀이를 다루지는 않습니다. Problems Handled by Optimization Toolbox Functions에 모든 솔버에 대한 더 자세한 내용이 나와 있습니다.

표 설명:

  • *는 관련 솔버가 Global Optimization Toolbox (Global Optimization Toolbox) 함수(Optimization Toolbox™ 솔버와는 별도의 라이선스가 필요)에 있음을 의미합니다.

  • fmincon은 매끄러운 제약 조건을 갖는 대부분의 매끄러운 목적 함수에 적용됩니다. 이 솔버는 최소제곱 계획법, 선형 계획법 또는 2차 계획법에 대해서는 권장 솔버로 등재되지 않습니다.아래에 등재된 솔버가 일반적으로 더 효율적이기 때문입니다.

  • 표에 권장 함수가 나와 있기는 하지만, 이는 사용자가 선택할 수 있는 함수를 무조건적으로 제한하려는 것은 아닙니다. 예를 들어, fmincon은 일부 매끄럽지 않은 문제에 효과적일 수 있습니다.

  • Global Optimization Toolboxga (Global Optimization Toolbox) 함수는 혼합 정수 계획법 문제를 해결할 수 있습니다.

  • Statistics and Machine Learning Toolbox™의 bayesopt (Statistics and Machine Learning Toolbox) 함수는 연속 변수, 정수 변수 또는 범주형 변수의 조합을 갖는 낮은 차원의 결정론적 또는 확률적 최적화 문제를 해결할 수 있습니다.

목적 함수와 제약 조건별 솔버

제약 조건 유형 목적 함수 유형
선형2차최소제곱매끄러운 비선형매끄럽지 않음
없음해당 사항 없음(f = 상수, 또는 최솟값 = )quadprog, 정보mldivide, lsqcurvefit, lsqnonlin, 정보fminsearch, fminunc, 정보fminsearch, *
범위linprog, 정보quadprog, 정보lsqcurvefit, lsqlin, lsqnonlin, lsqnonneg, 정보fminbnd, fmincon, fseminf, 정보fminbnd, *
선형linprog, 정보quadprog, 정보lsqlin, 정보fmincon, fseminf, 정보*
일반적인 매끄러운 제약 조건fmincon, 정보fmincon, 정보fmincon, 정보fmincon, fseminf, 정보*
범위 또는 선형 제약 조건을 갖는 이산intlinprog, 정보****

참고

이 표에는 다중 목적 함수 솔버와 방정식 솔버는 있지 않습니다. Optimization Toolbox 함수로 해결할 수 있는 문제의 전체 목록은 Problems Handled by Optimization Toolbox Functions 항목을 참조하십시오.

참고

일부 솔버에는 여러 알고리즘이 있습니다. 알고리즘 선택에 관해 도움이 필요하면 알고리즘 선택하기 항목을 참조하십시오.